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在数据可视化中#xff0c;条形图是一种常用的图表类型#xff0c;用于比较不同类别的数据值。Python的matplotlib库为我们提供了方便易用的功能来绘制条形图。
1. 基本条形图
首先#xff0c;我们展示如何绘制基本的条形图。假设我们有一个包含十个类别的…绘制条形图示例
在数据可视化中条形图是一种常用的图表类型用于比较不同类别的数据值。Python的matplotlib库为我们提供了方便易用的功能来绘制条形图。
1. 基本条形图
首先我们展示如何绘制基本的条形图。假设我们有一个包含十个类别的数据集其中每个类别都有两个相关的数据值。我们使用matplotlib.pyplot库来绘制这个图。
from matplotlib import pyplot as plt
import randomx [one, two, three, four, five, six, seven, eight, nine, ten]# 设置 y1 和 y2 数组
y1 []
y2 []
for j in range(10):y1.append(random.randint(10, 30))y2.append(random.randint(1, 10))# 绘制条形图并添加图例
plt.bar(range(len(x)), y1, labely1)
plt.bar(range(len(x)), y2, labely2, alpha0.5)# 设置 x、y 轴标签和范围
plt.xlabel(x)
plt.ylabel(y)
plt.xlim(-1, len(x))
plt.ylim(0, max(max(y1), max(y2)) 5)# 添加 x 轴刻度和轴标签
plt.xticks(range(len(x)), x, rotation45)# 添加图例
plt.legend()plt.show()上述代码绘制了一个基本的条形图其中y1和y2分别表示两组数据对应于每个类别的值。我们使用不同的颜色和透明度来区分这两组数据并添加了图例以标识不同的数据。
2. 堆叠条形图
接下来我们展示如何绘制堆叠条形图。假设我们有四组数据每组数据包含了五个类别的值。我们使用matplotlib.pyplot库来绘制这个图。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdata1 [20, 30, 40, 50, 60]
data2 [30, 50, 70, 90, 110]
data3 [15, 25, 35, 45, 55]
data4 [22, 33, 44, 55, 66]labels [A, B, C, D, E]plt.bar(labels, data1, labelData 1)
plt.bar(labels, data2, labelData 2, bottomdata1)
plt.bar(labels, data3, labelData 3, bottom[sum(x) for x in zip(data1, data2)])
plt.bar(labels, data4, labelData 4, bottom[sum(x) for x in zip(data1, data2, data3)])
plt.legend()
plt.show()上述代码绘制了一个堆叠条形图其中每组数据通过堆叠的方式展示。我们使用bottom参数来指定每组数据的起始高度从而实现了数据的堆叠效果。图例展示了每个数据组的标签方便比较不同类别的值。
