python绘制条形图,python语句表示绘制条形图
本文主要详细介绍python数据可视化的条形图绘制方法。本文中的示例代码非常详细，具有一定的参考价值。感兴趣的朋友可以参考一下。
什么是条形图？
条形图是一种使用相同宽度的条形的高度或长度来表示数据量的图形。条形图可以水平放置，也可以垂直放置，也称为柱形图。此外，条形图还有简单条形图、复合条形图等形式。
简单来说，条形图的宽度一般是一样的，条形图的高度或长度表示数据量，这是条形图和直方图的本质区别。
第一种画法
将numpy作为np导入
从熊猫进口数据框
#因为X轴上的刻度值是中文，所以我们需要用这个包来显示中文。
从matplotlib.pyplot导入rcParams
#显示斜体的中文楷体
RC params[ font . sans-serif ]= kaiti
#条形图(纵向)
df=data frame(data=NP . random . randint(50，100，size=(3，3))，
Index=[张三，李四，王五]，
columns=[Python ， En ， Math]
)
df.plot(kind=bar ，fontsize=20)
#运行结果如下：
第二种画法
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
%matplotlib内联
X=[张三，李四，王五]
height=np.random.randint(80，100，size=3)
plt.bar(x，高度，宽度=0.2)
height=np.random.randint(50，80，size=3)
plt.bar(x，高度，宽度=0.2)
height=np.random.randint(10，80，size=3)
plt.bar(x，高度，宽度=0.2)
#设置图例ncol表示三个图例loc设置图例在一行中显示的位置。
Plt.legend([数学分数， Python分数，英语分数]，ncol=3，loc=(0，1))
#运行结果如下：3360
第三种画法
与pyEcharts一起，pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。Echarts是百度一个开源的JS库，用于数据可视化。Echarts生成的图形具有很好的可视化效果。为了与Python接口，在Python中直接使用数据生成图形很方便。简单方便，可视化效果很棒。来看看吧~。
将numpy作为np导入
从pyecharts.charts导入栏
从pyecharts将选项作为选项导入
版本# V1开始支持链式调用。
bar=(
酒吧()
.Add _ XIXIS ([张三，李四，王五])
#这里需要注意的是，Y轴上只能传递列表，不能传递数组，如果是数组数据，则不能显示。
.add_yaxis(python score ，np.random.randint (40，100，size=3)。to list())
.add_yaxis(数学分数，np.random.randint (40，100，size=3)。to list())
.add_yaxis(英语成绩，np.random.randint (40，100，size=3)。to list())
.set _ global _ opts(title _ opts=opts . title topts(title=某大学大三学生成绩条形图，副标题= class K ))
)
#如果不习惯链式调用，可以使用常规操作。
bar=Bar()
Bar.add_xaxis([张三，李四，王五])
Bar.add_yaxis(python score ，np.random.randint (40，100，size=3)。to list())
Bar.add_yaxis(数学成绩，np.random.randint (40，100，size=3)。to list())
Bar.add_yaxis(英语分数，np.random.randint (40，100，size=3)。to list())
bar . set _ global _ opts(title _ opts=opts . title topts(title=某大学大三学生成绩条形图，subtitle= class K ))
# jupyter笔记本电脑上的输出
bar.render_notebook()
#它也可以呈现到本地html文件中
# bar.render(。/grade.html )
#运行结果如下：
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