Matplotlib条形图

这个教程中我们会涉及条形图和直方图。我们先来看条形图：

函数是plt.bar，提示一下，import matplotlib.pyplot as plt这一句和from matplotlib import pyplot as plt是一样的，使用函数时两个列表是两组坐标，第一个列表是x轴，第二个是y轴

import matplotlib.pyplot as plt plt.bar([1,3,5,7,9],[5,2,7,8,2], label="Example one") plt.bar([2,4,6,8,10],[8,6,2,5,6], label="Example two", color='g') plt.legend() plt.xlabel('bar number') plt.ylabel('bar height') plt.title('Epic Graph\nAnother Line! Whoa') plt.show()

plt.bar 为我们创建条形图。 如果你没有明确选择一种颜色，那么虽然做了多个图，所有的条看起来会一样。 这让我们有机会使用一个新的 Matplotlib 自定义选项。 你可以在任何类型的绘图中使用颜色，例如 g 为绿色， b 为蓝色， r 为红色，等等。 你还可以使用十六进制颜色代码，如 #191970 。

Matplotlib直方图

接下来，我们会讲解直方图。 直方图非常像条形图，倾向于通过将区段组合在一起来显示分布。 这个例子可能是年龄的分组，或测试的分数。 我们并不是显示每一组的年龄，而是按照 20 ~ 25，25 ~ 30… 等等来显示年龄。 这里有一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt population_ages = [22,55,62,45,21,22,34,42,42,4,99,102,110,120,1 21,122,130,111,115,112,80,75,65,54,44,43,42,48] bins = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130] plt.hist(population_ages, bins, histtype='bar', rwidth=0.8) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.legend() plt.show()

ut’) plt.legend() plt.show()

对于 plt.hist ，你首先需要放入所有的值，然后指定放入哪个桶或容器。 在我们的例子中，我们绘制了一堆年龄，并希望以 10 年的增量来显示它们。 我们将条形的宽度设为 0.8，但是如果你想让条形变宽，或者变窄，你可以选择其他的宽度。