Matplotlib介绍

Matplotlib是Python的绘图库，可与NumPy搭配使用，非常方便的创建2D图表和基本的3D图表。

绘制柱状图

  • 导入包

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    import matplotlib.pyplot as plt

  • 基本语法

    • 坐标轴

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      # 坐标轴名称
      plt.xlabel('横坐标名字')
      plt.ylabel('纵坐标名字')

      # 坐标轴范围（决定坐标上下界）
      plt.xlim((1,100))
      plt.ylim((1,100))

      #坐标刻度(决定刻度间隔和刻度上下界)
      plt.xticks(range(0,50,5))
      plt.yticks(range(0,50,5))

    • 数字标签

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      #plt.text设置文字说明，可用于添加数字标签  x和y是标签的位置
      plt.text(x,y,string)

    • 显示图例

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      plt.legend()

    • 显示百分数

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      #数字标签以百分数显示,fontdict设置字体属性
      plt.text(x,y,s+'%',fontdict={'size':15})

      #纵坐标以百分数显示
      import matplotlib.ticker as ticker

      def to_percent(temp, position):
          return '%1.0f'% temp + '%'

      plt.gca().yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(to_percent))

    • 柱状图填充纹理

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      # plt.bar中设置hatch属性来填充纹理，可取值： / , \ , | , - , + , x , o , O , . , * 
      plt.bar(range(len(data)), data, hatch='o')
      #改变纹理密度
      plt.bar(range(len(data)), data, hatch='oo')

    • 查看/保存图表

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      # 查看
      plt.show()
      # 保存
      plt.savefig("保存路径/名称.png",dip=xxx)

    • 设置中文

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       # pyplot使用rc配置文件自定义图形的各种属性，图表默认不显示中文，通过动态修改rc来设置中文。注意要在绘制图之前设置，即plt.bar之前
      plt.rc('font',family="SimHei",size=12)

  • 多组柱状图实例代码

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from turtle import color
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker 
import numpy as np


def to_percent(temp, position):
    return '%1.0f'% temp + '%'


#在柱状上方显示数字
def autolabel(rects):
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        #  plt.text(x,y,string) 调整x,y以适配最佳位置
        plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2-0.08, 5+height, '%s'% float(height),fontdict={'size' :font_size})
       
      

def create_multi_bars(labels, datas, tick_step=1, group_gap=0.2, bar_gap=0):
  '''
  labels : x轴坐标标签序列
  datas : 数据集，二维列表，要求列表每个元素的长度必须与labels的长度一致
  tick_step : 默认x轴刻度步长为1，通过tick_step可调整x轴刻度步长。
  group_gap : 柱子组与组之间的间隙，最好为正值，否则组与组之间重叠
  bar_gap : 每组柱子之间的空隙，默认为0，每组柱子紧挨，正值每组柱子之间有间隙，负值每组柱子之间重叠
  '''
  # ticks为x轴刻度
  ticks = np.arange(len(labels)) * tick_step
  # 每组柱子的柱子个数
  group_num = len(datas)
  # group_width为每组柱子的总宽度，group_gap 为柱子组与组之间的间隙。
  group_width = tick_step - group_gap
  # bar_span为每组柱子之间在x轴上的距离，即柱子宽度和间隙的总和
  bar_span = group_width / group_num
  # bar_width为每个柱子的实际宽度
  bar_width = bar_span - bar_gap+0.03
  # baseline_x为每组柱子第一个柱子的基准x轴位置，随后的柱子依次递增bar_span即可
  baseline_x = ticks - (group_width - bar_span) / 2
  ##设置中文显示
  plt.rc('font',family="SimHei",size=12)

  for index, y in enumerate(datas):
    autolabel(plt.bar(baseline_x + index*bar_span, y,bar_width,label=_ylabel[index],color="white",hatch=_hatch[index],ec='k'))

  plt.title(title)
  plt.legend()
  # x轴刻度标签位置与x轴刻度一致
  plt.xticks(ticks, labels)
  plt.yticks(range(0,y_lim+1,y_gap))
  plt.ylim((0,y_lim))

#   显示百分数
#   plt.gca().yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(to_percent))

  plt.show()
  # plt.savefig("/save_dir.png",dpi=300)

title = "标题"
y_lim = 250
y_gap = 50
font_size = 13
_xlabel = ['x_1','x_2']
_hatch = ["oo","xx","\\\\"] 
_ylabel = ['y_1','y_2','y_3']

first = [90.69,20]
second = [70,15.4]
third = [95,26.27]
data = [first,second,third]

if __name__ == "__main__":
    create_multi_bars(_xlabel, data, bar_gap=0.1)
  • 双柱状图示例效果

Matplotlib柱状图示例

参考文章