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python数据可视化-matplotlib入门(4)-条形图和直方图

摘要:先介绍条形图直方图,然后用随机数生成一系列数据,保存到列表中,最后统计出相关随机数据的概率并展示

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前述介绍了由点进行划线形成的拆线图和散点形成的曲线图,连点成线,主要用到了matplotlib中的plot()和scatter()这个函数,但在实际生活工作中,不仅有折线图,还经常会出现月份经济数据对比图,身高统计图等,制成图表就很容易对比看出差异。

下面用matplotlib中bar()函数和hist()来实现条形图和直方图。

一、bar()函数

bar()函数的最主要的几个参数如下:

bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
参数1:x : 标量型,x轴上的坐标。浮点数或类数组结构。注意x可以为字符串数组
参数2:height:y轴上的坐标。浮点数或类数组结构
参数3:width:指定柱形图的宽度。浮点数或类数组结构。默认值为0.8
参数4:bottom:标量或标量类数组型,y坐标的起始高度
参数5:align:柱状图在x轴上的对齐方式,可选{‘center’, ‘edge’} center:中心对称 edge:边缘对称
参数6:**kwargs:接收的关键字参数传递给关联的Rectangle。 返回值:BarContainer实例,其patches属性是柱体的列表

条形图(柱状图)一个简单的示例,随便设置12个月份,并给定某些数据,代码如下:

plt.bar([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13],[5,2,7,8,2,1,8,6,2,5,6,7,10], label="Test one", color='red') #x位置上数列[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13],表示为相对y轴,柱状图在X轴的位置,后面一列为对应y轴的高度。
plt.legend() #运行结果里图例名称显示出来
plt.xlabel('bar number') 
plt.ylabel(
'bar height')
plt.title(
'TEST')
plt.show()

当前题目:python数据可视化-matplotlib入门(4)-条形图和直方图
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