一周学会Matplotlib3 Python 数据可视化-绘制条形图(Bar)

锋哥原创的Matplotlib3 Python数据可视化视频教程：

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课程介绍

本课程讲解利用python进行数据可视化科研绘图-Matplotlib，学习Matplotlib图形参数基本设置，绘图参数及主要函数，以及Matplotlib基础绘图，和Matplotlib高级绘图。

绘制条形图(Bar)

Matplotlib 的条形图是展示分类数据最常用的图表之一，特别适合比较不同类别的数值大小。以下是条形图的全面介绍及示例代码：

一、核心功能与适用场景

条形图类型：

垂直条形图 ：plt.bar()
水平条形图 ：plt.barh()
分组条形图：多组数据并列比较
堆叠条形图：显示部分与整体关系

适用场景：

不同类别数据的比较（产品销量、地区收入）
时间序列数据对比（月度销售额）
部分与整体关系可视化（堆叠条形图）

plt.bar() 是 Matplotlib 中用于绘制垂直条形图的核心函数。以下是详细解析及示例：

基本语法：

复制代码

plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, align='center', **kwargs)

参数	说明
`x`	条形的横坐标位置（标量或数组）
`height`	条形的高度（y 轴值，标量或数组）
`width`	条形的宽度（默认 `0.8`）
`bottom`	条形的起始基线高度（用于堆叠条形图，默认从 `0` 开始）
`align`	对齐方式：`'center'`（居中，默认）或 `'edge'`（左对齐）
`**kwargs`	其他样式参数（颜色、边框等）

常用 kwargs 参数

参数	说明
`color` / `c`	条形填充颜色
`edgecolor`/`ec`	边框颜色
`linewidth`/`lw`	边框宽度
`alpha`	透明度
`label`	图例标签
`hatch`	填充图案（如 `'///'`）

我们先看一个垂直条形图示例：

复制代码

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置matplotlib使用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'

# 数据准备
categories = ['苹果', '橙子', '香蕉', '葡萄', '芒果']
sales = [45, 32, 28, 51, 39]

# 创建图形
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制条形图
bars = plt.bar(
    categories,
    sales,
    color=['#FF6B6B', '#4ECDC4', '#FFD166', '#A06CD5', '#6CA6CD'],
    edgecolor='black',
    linewidth=1.2
)

# 添加数据标签
for bar in bars:
    height = bar.get_height()
    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2.,
             height + 0.5,
             f'{height}',
             ha='center',
             va='bottom',
             fontsize=10)

# 设置标题和标签
plt.title('水果销售对比', fontsize=14, pad=20)
plt.xlabel('水果类型', fontsize=12)
plt.ylabel('销售量（千克）', fontsize=12)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)

# 调整布局
plt.tight_layout()
plt.show()

运行效果：

我们再看一个水平条形图示例：

复制代码

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置matplotlib使用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'

# 数据准备
categories = ['苹果', '橙子', '香蕉', '葡萄', '芒果']
sales = [45, 32, 28, 51, 39]

plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制水平条形图
bars = plt.barh(
    categories,
    sales,
    color='#5F9EA0',
    height=0.7
)

# 添加数据标签
for bar in bars:
    width = bar.get_width()
    plt.text(width + 0.8,
             bar.get_y() + bar.get_height() / 2,
             f'{width}',
             va='center',
             fontsize=10)

plt.title('水果销售对比', fontsize=14)
plt.xlabel('销售量（千克）', fontsize=12)
plt.ylabel('水果类型', fontsize=12)
plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.tight_layout()
plt.show()

运行效果：