如何利用Python绘制柱状图和条形图,有何技巧吗

Admin 2022-06-30 群英技术资讯 498 次浏览

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一、实验目的:

1.掌握Python中柱状图、条形图绘图函数的使用

2.利用上述绘图函数实现数据可视化

二、实验内容:

1.练习python中柱状图、条形图绘图函数的用法,掌握相关参数的概念

2.根据步骤一绘图函数要求,处理实验数据

3.根据步骤二得到的实验数据,绘制柱状图、条形图

4.练习如何通过调整参数使图片呈现不同效果,例如颜色、图例位置、背景网格、坐标轴刻度和标记等

三、实验过程(附结果截图):

1. 练习python中柱状图、条形图绘图函数的用法,掌握相关参数的概念

(1)练习绘制条形图函数的使用

import matplotlib.pyplot as plt

# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

waters = ('碳酸饮料', '绿茶', '矿泉水', '果汁', '其他')
buy_number = [6, 7, 6, 1, 2]

plt.bar(waters, buy_number)
plt.title('男性购买饮用水情况的调查结果')

plt.show()


2. 根据步骤一绘图函数要求,处理实验数据

(1)实验数据如下

饮料的种类:'碳酸饮料', '绿茶', '矿泉水', '果汁', '其他'
饮料的购买量:6, 7, 6, 1, 2

3. 根据步骤二得到的实验数据,绘制柱状图、条形图

(1)绘制条形图

import matplotlib.pyplot as plt

# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

waters = ('碳酸饮料', '绿茶', '矿泉水', '果汁', '其他')
buy_number = [6, 7, 6, 1, 2]

plt.barh(waters, buy_number)  # 横放条形图函数 barh
plt.title('男性购买饮用水情况的调查结果')

plt.show()


4. 练习如何通过调整参数使图片呈现不同效果,例如颜色、图例位置、背景网格、坐标轴刻度和标记等

(1)若要将男生与女生的调查情况画出两个条形图一块显示,则可以使用 bar 或 barh 函数两次,并调整 bar 或 barh 函数的条形图位置坐标以及相应刻度,使得两组条形图能够并排显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 输入统计数据
waters = ('碳酸饮料', '绿茶', '矿泉水', '果汁', '其他')
buy_number_male = [6, 7, 6, 1, 2]
buy_number_female = [9, 4, 4, 5, 6]

bar_width = 0.3  # 条形宽度
index_male = np.arange(len(waters))  # 男生条形图的横坐标
index_female = index_male + bar_width  # 女生条形图的横坐标

# 使用两次 bar 函数画出两组条形图
plt.bar(index_male, height=buy_number_male, width=bar_width, color='b', label='男性')
plt.bar(index_female, height=buy_number_female, width=bar_width, color='g', label='女性')

plt.legend()  # 显示图例
plt.xticks(index_male + bar_width/2, waters)  # 让横坐标轴刻度显示 waters 里的饮用水, index_male + bar_width/2 为横坐标轴刻度的位置
plt.ylabel('购买量')  # 纵坐标轴标题
plt.title('购买饮用水情况的调查结果')  # 图形标题

plt.show()


现在大家对于如何利用Python绘制柱状图和条形图,有何技巧吗的内容应该都有一定的认识了吧,希望这篇能对大家有所帮助。最后,想要了解更多,欢迎关注群英网络,群英网络将为大家推送更多相关的文章。 群英智防CDN,智能加速解决方案
标签: python

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