【Python可视化系列】一文教会你绘制美观的柱状图（理论+源码）

一、前言

        前面我详细介绍了如何绘制漂亮的折线图：

    【Python可视化系列】一文彻底教会你绘制美观的折线图（理论+源码）

        本篇文章将教你绘制美观的柱状图。柱状图（Bar Chart）是一种常用的统计图表，用于展示不同类别或组之间的比较。它通过使用矩形的长度来表示数据的大小或数量。

        在柱状图中，每个类别或组通常在水平轴（X轴）上被表示为独立的条形，而数据的值则在垂直轴（Y轴）上表示。条形的高度对应于数据的数值大小，从而可以直观地比较不同类别或组之间的差异。

        绘制柱状图的工具和库有很多，例如Python中的Matplotlib、Seaborn和Plotly等。这些库提供了丰富的函数和方法，使得绘制柱状图变得简单而灵活。

    我将持续更新可视化的一些方法，关注我，不错过！本文将详细解读绘制柱状图的要点！

plt.bar()参数详解

plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
x → 为一个标量序列，确定x轴刻度数目
height → 确定y轴的刻度
width → 单个直方图的宽度
bottom → 设置y边界坐标轴起点
color → 设置直方图颜色（只给出一个值表示全部使用该颜色，若赋值颜色列表则会逐一染色，若给出颜色列表数目少于直方图数目则会循环利用）

其他的一些参数：
align：柱状图的中心位置，默认"center"居中，可设置为"lege"边缘；
edgecolor：边框颜色；
linewidth：边框宽度；
tick_label：下标标签；
log：柱状图y周使用科学计算方法，bool类型；
orientation：柱状图是竖直还是水平，竖直：“vertical”，水平条：“horizontal”；

二、基本柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置绘图风格
# 法1：
# sns.set(style='darkgrid', font_scale=1.2)
# 法2：
plt.style.use('seaborn-darkgrid')

# 设置字体，中文为SimSun，英文为Times New Roman
# 法1：
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman, SimSun'
# 法2：
# font1 = {'family': 'Times New Roman, SimSun'}
# plt.rc('font', **font1)

# 法3：
# config = {
#     "font.family": 'Times New Roman, SimSun', # 衬线字体
#     "font.size": 12, # 相当于小四大小
#     "mathtext.fontset": 'stix', # matplotlib渲染数学字体时使用的字体，和Times New Roman差别不大
#     'axes.unicode_minus': False # 处理负号，即-号
# }
# plt.rcParams.update(config)

# 数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 20, 15, 25]

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title('柱状图示例',fontsize=16)
plt.xlabel('类别',fontsize=16)
plt.ylabel('数值',fontsize=16)

# 显示图形
plt.show()

效果如下：

三、同一个x轴位置绘制多个柱状图

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# 参数设置
plt.style.use('seaborn-darkgrid')
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman, SimSun'

# 数据
classes = ['一班', '二班', '三班', '四班', '五班']
language = [87, 85, 89, 81, 78]
math = [85, 98, 84, 79, 82]
english = [83, 85, 82, 87, 78]

# 将横坐标班级先替换为数值
x = np.arange(len(classes))
width = 0.2
language_x = x
math_x = x + width
english_x = x + 2 * width
# 绘图
plt.bar(language_x, language, width=width, color='gold', label='语文')
plt.bar(math_x,math,width=width,color="silver",label="数学")
plt.bar(english_x,english,width=width, color="saddlebrown",label="英语")
#将横坐标数值转换为班级
plt.xticks(x + width, labels=classes)

#显示柱状图的高度文本
for i in range(len(classes)):
    plt.text(language_x[i],language[i], language[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)
    plt.text(math_x[i],math[i], math[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)
    plt.text(english_x[i],english[i], english[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)

#显示图例
plt.legend(loc="upper right")
plt.show()

同一个x轴绘制多个柱状图重点在于需要设置x这个参数，即确定好x轴刻度的位置，效果如下：

四、叠堆柱状图

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# 参数设置
plt.style.use('seaborn-darkgrid')
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman, SimSun'

# 数据
classes = ['一班', '二班', '三班', '四班', '五班']
language = np.array([87, 85, 89, 81, 78])
math = np.array([85, 98, 84, 79, 82])
english = np.array([83, 85, 82, 87, 78])
width = 0.3

#绘图
plt.bar(classes, language, color='gold', label='语文',bottom=math + english,width=width)
plt.bar(classes, math, color='silver', label='数学', bottom=english,width=width)
plt.bar(classes, english, color='#A0522D', label='英语',width=width)

#设置y轴标签，图例和文本值
plt.ylabel('平均分')
plt.legend(loc='upper right')
for i in range(len(classes)):
    max_y = english[i]+math[i]+language[i]
    plt.text(classes[i], max_y, max_y, va="bottom", ha="center")

plt.show()

堆叠柱状图重点在于设置bottom这个参数，效果如下：

好了，本篇内容就到这里，需要源码的小伙伴可以关注我！

作者简介：

读研期间发表6篇SCI数据挖掘相关论文，现在某研究院从事数据算法相关科研工作，结合自身科研实践经历不定期分享关于Python、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与应用案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。