1. Matplotlib绘制柱形图/柱状图/条形图

• 柱状图是一种用矩形柱来表示数据分类的图表，柱状图可以垂直绘制，也可以水平绘制，它的高度与其表示的数据成正比关系

# 导包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 如果浏览器不显示图片，就需要加上这句话
%matplotlib inline

# 让图片中可以显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = "SimHei"
# 让图片中可以显示负号
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 支持svg矢量图
%config Inlinebackend.figure_format = "svg"

2. 简单柱状图

x = ["语文","数学","英语","Python","化学"]
y = [20,10,40,60,10]

plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.bar(x, y)

<BarContainer object of 5 artists>

3. Pandas获取Excel数据

df = pd.read_excel("05_bar.xlsx", sheet_name="bar1")
df

	年份	销售额
0	2014	1962035
1	2015	2838693
2	2016	2317447
3	2017	2335002
4	2018	2438570
5	2019	1675591
6	2020	3568120

x, y = df["年份"], df["销售额"]

plt.figure(figsize=(5, 3))

plt.title("年度销售额")
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("销售额")

# width：柱的宽度
plt.bar(x, y, width=0.8)

# 在每个柱子上显示数值
for a, b in zip(x, y):
    plt.text(x=a, y=b, s="{:.1f}万".format(b/10000), ha="center", fontsize=9)

4. 一次绘制多个柱形图

df2 = pd.read_excel("05_bar.xlsx", sheet_name="bar2")
df2

	年份	北区	中区	南区
0	2014	634704	534917	792414
1	2015	1218844	746554	873295
2	2016	1013322	904058	400067
3	2017	1068521	12269	1254212
4	2018	419352	526985	1492233
5	2019	1190076	117510	368005
6	2020	695421	1433961	1438738

x, y1, y2, y3 = df2["年份"], df2["北区"], df2["中区"], df2["南区"]

• 簇状柱形图

plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.title("年销售额")
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("销售额")

# width：设置柱的宽度
w = 0.2
plt.bar(x-w, y1, width=w, label="北区")
plt.bar(x, y2, width=w, label="中区")
plt.bar(x+w, y3, width=w, label="南区")

# 图例
plt.legend()

<matplotlib.legend.Legend at 0x1771356c610>

• 堆叠柱状图

plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.title("年销售额")
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("销售额")

# bottom：堆叠在上面
plt.bar(x, y1, label="北区")
plt.bar(x, y2, label="中区", bottom=y1)
plt.bar(x, y3, label="南区", bottom=y1+y2)

# 图例
plt.legend()

<matplotlib.legend.Legend at 0x17713808a10>

5. 条形图

plt.barh(x, y1)

<BarContainer object of 7 artists>