三、matplotlib绘制柱状图和条形图

1、柱状图和条形图的概念与比较

（1）标记：矩形
（2）必备的视觉通道：矩形的高（宽）度与x （y）坐标次序
常见的视觉通道：色彩、纹理、y （x）坐标绝对位置
（3）适用场景：小规模数据集中，显示各个数据大小、突出系列之间数值差别等。通常用于较小的数据集分析。
柱形图和条形图都可以作为分类项目的比较。但是柱形图更多地用于时间序列的变化；条形图很少用于时间序列的比较，它特别适用于多分类项目的比较

plt.bar(dataX,height=dataY)
plt.barh(dataX,width=dataY)

2、简单应用

（1）柱状图

"""
bar()函数的参数包含：
x : 标量序列，x坐标
height : 标量或标量序列，bar的高度
width : 标量或标量类数组，可选，bar的宽度，默认0.8，
bottom : 标量或标量类数组，可选,y坐标的起始高度，默认0
align : {‘center’, ‘edge’}, 可选,对齐方式，默认: ‘center’
color : 标量或标量类数组，可选，设置bar的颜色
edgecolor : 标量或标量类数组，可选, 设置bar边的颜色
linewidth : 标量或标量类数组，可选，设置bar边的大小
orientation : {‘vertical’, ‘horizontal’}, 水平或垂直

"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.family'] = 'kaiti'  #显示中文

season = np.arange(0,4)
cost = [5000,5600,7000,6500]

#width为柱形的宽度，默认0.8
plt.bar(x=season,height=cost,width=0.5,color='c')  #height表示数据
xtick = ["第{}季度".format(i) for i in range(1,5)]
plt.xticks(s,xtick)  #设置x轴刻度数据
plt.show()

（2）条形图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.family"] = 'kaiti'

year = np.arange(0,6)
year_fmt = ["{}年".format(i) for i in range(2007,2014)]
value = [6.7,7.4,8.9,10.8,13.9,17.1]

plt.barh(y=year,width=value,height=0.5,color='r') #height条形图高度
plt.yticks(year,year_fmt)  #设置y轴刻度数据
plt.show()

如有错误，请多多指正