Python條形圖邊框寬度

Ⅰ 如何用python繪制簡單條形圖

如何用python繪制簡單條形圖呢？這里離不開matplotlib的使用。
條形圖是數據可視化圖形中很基礎也很常用的一種圖，簡單解釋下：條形圖也叫長條圖（英語：bar chart），亦稱條圖（英語：bar graph）、條狀圖、棒形圖、柱狀圖、條形圖表，是一種以長方形的長度為變數的統計圖表。長條圖用來比較兩個或以上的價值（不同時間或者不同條件），只有一個變數，通常利用於較小的數據集分析。長條圖亦可橫向排列，或用多維方式表達。
那麼一個普通的條形圖是長什麼樣子的呢？
當！當！當！就是下圖的這個樣子：
圖先亮出來啦，接下來研究這個圖是怎麼畫的吧，先看一下原數據長什麼樣子：
實際畫圖的流程和畫折線圖很相近，只是用到的畫圖函數不一樣，繪制條形圖的函數plt.bar（）：
由於這只是最簡單的一個條形圖，實際上條形圖的函數plt.bar（）還有不少可以探索的參數設置，和對折線圖函數plt.plot()的探索差不多，有興趣的孩子可以自己去進行探索哦。
按照條形長短進行排序展示的條形圖
當然也可以有其他的設置，比如說上圖中的線條高低參差不齊，這是因為x軸的數據是按照學校名稱進行排序的，那麼可不可以按照分數的高低進行排序呢？也就是讓所有的長方形按照從高到矮或者從矮到高的順序進行排列？
當然可以啦！這里需要強調的是，條的高低排列等信息都是來源於原數據的，要想讓條形的順序發生改變，需要對畫圖的來源數據進行更改呢！
把原數據逆序排序後截取前十名數據賦值給data_yuwen，作為新的數據源傳入畫圖函數plt.bar()，畫出來的圖自然就不一樣了。
先看一眼數據長什麼樣子：
根據這個數據源繪制出的圖形如下，由於用來畫圖的數據進行了降序排序操作，所以生成條形圖的條也會進行降序排序展示：
很多時候，我們常見的條形圖還有另一種展現形式，那就是橫向的條形圖，比較火的那種動態條形圖絕大多數也都是橫向的條形圖，那麼橫向的條形圖如何繪制呢？
理解plt.bar()主要參數
其實也不難，只要清楚plt.bar()函數中主要參數的作用就可以了！條形圖函數中有五個主要參數，分別是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每個條在x軸上位置，height控制的是每個條的長度，width控制的是每個條的寬度，bottom控制的是每個條在y軸方向的起始位置，orientation控制的是條形的方向，是縱向還是橫向，默認是縱向的。
通過一個小例子理解下這幾個參數的作用：
上邊的幾行代碼輸出的圖形如下：
對比著代碼和實際輸出的條形圖，各個主要參數的作用是不是一目瞭然啦？
橫向條形圖
理解了這幾個參數作用後，縱向的條形圖轉換成橫向的條形圖就沒什麼難度了！
需要設置所有條形在x軸的位置都為0，也就全部從最左側開始畫條形;由於是橫向條形圖，所以實際上條的寬度顯示的是數據大小，將width參數設置成原數據中的語文成績；bottom控制每個條在y軸方向的起始位置，設置bottom=range（10）設置每個條形在y軸的起始位置各不相同避免有條形重疊；height控制的是每個條在y軸方向上的長度，條形圖橫向設置後，在y軸上的長度失去了衡量數據的意義，所以直接設置一個常數即可；最後設置條形的方向為橫向，即orientation=「horizontal」。
溫馨提示：數據和標簽一定要匹配，即plt.bar()重點的數據要和plt.yticks()中提取出來的標簽一一對應，一旦不匹配，整個圖展現的結果就是一個錯誤的結果！
上述代碼生成的條形圖如下：
感覺上邊這種生成橫向條形圖的方式有點點繞，和人們的習慣認知有點不大一樣，難道畫一個橫向條形圖就非得轉變自己的習慣認知這么反人類嗎？
當然不是的，實際上有更簡單的方法繪制一個橫向條形圖，之所以沒有一開始就直接用這種簡單的方法，也是為了讓大家體會下條形圖參數的靈活設置而已，而且如果比較繞的方法都能理解了，簡單的方法理解和運用起來就更沒有難度了啊！
不賣關子了，我們來認識下和plt.bar()函數類似的plt.barh()函數。
plt.barh()函數是專門繪制水平條形圖的函數，主要的參數有：
y 控制y軸顯示的標簽來源width 控制橫向條形的長度，即用來進行對比的數據源height 條形的寬度需要設置的參數主要就是這三個，比用plt.bar()函數繪制水平條形圖簡單了很多，具體代碼如下：
效果圖：
和用plt.bar()函數繪制的橫向條形圖一毛一樣對不對？以後有需求繪制橫向條形圖，盡量用plt.barh()函數吧，畢竟它是專門繪制這種類型圖的，簡單好用。
然而實際工作中對於條形圖的需求不只是這些，比如例子中只是對各個學校語文成績的展示，有時候需要各個學科的成績同時展現在一幅條形圖中，有時候也需要繪制堆積條形圖對各學科的成績以及總成績進行展示，這些圖又該如何繪制呢？其實只要理解了各個參數的含義，繪制這些圖也不在話下，至於具體怎麼畫，且看下回分解啊！

Ⅱ 如何用python繪制各種圖形

1.環境

系統：windows10

python版本：python3.6.1

使用的庫：matplotlib，numpy

2.numpy庫產生隨機數幾種方法

import numpy as np
numpy.random

rand(d0,d1,...,dn)

In [2]: x=np.random.rand(2,5)

In [3]: x
Out[3]:
array([[ 0.84286554, 0.50007593, 0.66500549, 0.97387807, 0.03993009],
[ 0.46391661, 0.50717355, 0.21527461, 0.92692517, 0.2567891 ]])

randn(d0,d1,...,dn)查詢結果為標准正態分布

In [4]: x=np.random.randn(2,5)

In [5]: x
Out[5]:
array([[-0.77195196, 0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 , 0.89749635],
[-0.20229338, 1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])

randint(low,high,size)

生成low到high之間（半開區間 [low, high)），size個數據

In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)

In [7]: x
Out[7]: array([4, 4, 2, 7])

random_integers(low,high,size)

生成low到high之間（閉區間 [low, high)），size個數據

In [10]: x=np.random.random_integers(2,10,5)

In [11]: x
Out[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])

3.散點圖

x x軸
y y軸
s 圓點面積
c 顏色
marker 圓點形狀
alpha 圓點透明度#其他圖也類似這種配置
N=50# height=np.random.randint(150,180,20)# weight=np.random.randint(80,150,20)
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)
plt.show()

8.箱型圖

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 點的形狀，whis虛線的長度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()
#sym 點的形狀，whis虛線的長度