python笔记35_1:数据可视化之一般柱状图

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#1. 概念：柱形图，是一种以长方形的单位长度，根据数据大小绘制的统计图，用来比较两个或两个以上的数据，可以是时间，也可以是不同类别，所以
#柱形图可以表示趋势，也可以表示不同项目间的对比，如果横轴是数值区间，还可以表示数据分布

#2. 柱形图绘图函数：
#绘制纵向的柱形图：bar(left,height,width,color)
#绘制横向的柱形图：barh(bottom,width,height,color)

#参数说明：
#left:x轴的位置序列。一般使用arange函数产生一个序列
#height:y轴的数值序列。也就是柱形图的高度，一般就是我们需要展示的数据
#width:柱形图的宽度。一般设置为1即可
#color:柱形图的填充颜色

#barh函数请根据方向一一对应即可

import numpy
import pandas
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt

font = {
        'family':'SimHei'
        }
matplotlib.rc('font',**font)

data = pandas.read_csv("D:/workspaces/python/pythonStudy/35.csv") #列：号码、省份、手机品牌、通信品牌、手机操作系统、月消费（元）、月流量（M）

result = data.groupby(
                      by=['手机品牌'],
                        as_index=False
                      )['月消费（元）'].agg({'月消费':numpy.sum})
#竖向柱形图：
#使用arange函数生成间隔为1,数量为统计结果行数的递增序列，用来作为柱形图的x轴位置：
index = numpy.arange(result.月消费.size)
plt.bar(index,result['月消费'])
plt.show()

#执行以上代码图形就可以显示出来了，但是问题也很明显：颜色不好看、没有标签、柱子高度没有排序，显得凌乱。这样的柱形图绘制出来是没有意义的。

#优化点1：配置颜色
mainColor = (42/256,87/256,141/256,1)
plt.bar(
        index,result['月消费'],
        color=mainColor
        )
plt.show()

#优化点2：配置x轴刻度（标签）
plt.bar(
        index,result['月消费'],
        color=mainColor
        )
plt.xticks(index,result.手机品牌)
plt.show()

#优化点4：对数据排序后再绘图（因为我们发现有两个柱子的高度几乎相等，到底谁大谁小呢？）
sgb = result.sort_values(
                         by='月消费',
                         ascending=False  #降序
                         )
#sgb是排序后的数据框

plt.bar(index,sgb.月消费,
        color=mainColor
        )
plt.xticks(index,result.手机品牌)
plt.show()

#绘制横向柱形图：
plt.barh(index,sgb.月消费,
         color=mainColor)
plt.yticks(index,sgb.手机品牌)
plt.show()


#以上是单柱形图的绘制方法，下面开始学习多柱形图的绘制方法：
#请看下一个源程序文件

运行效果展示：

由此可见，python在数据可视化的审美方面，确实还需要提高！