Matplotlib入门教程（十）：柱形图详解——bar() 与 barh() 函数完全指南

一、什么是柱形图？

我们可以使用 pyplot 中的 bar() 方法来绘制柱形图。

柱形图的作用：

作用	说明
类别对比	直观比较不同类别的数值大小
排名展示	按数值排序，突出高低差异
构成分析	配合堆叠展示部分与整体
趋势观察	类别有序时也能体现趋势

柱形图 vs 散点图：

对比项	柱形图	散点图
x 轴类型	类别（离散）	数值（连续）
主要用途	对比大小	观察关系
典型场景	销售额排名	身高体重关系

二、bar() 函数语法

python

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

参数说明：

参数	说明
x	浮点型数组，柱形图的 x 轴数据
height	浮点型数组，柱形图的高度
width	浮点型数组，柱形图的宽度，默认 0.8
bottom	底座的 y 坐标，默认 0（用于堆叠）
align	对齐方式，'center'（默认）或 'edge'
**kwargs	其他参数，如颜色、边框等

关于 align 参数：

值	效果
'center'	以 x 位置为中心（默认）
'edge'	左边缘与 x 位置对齐

技巧： 要对齐右边缘的条形，可以传递负数的宽度值及 align='edge'。

三、基础柱形图

python

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.bar(x, y)
plt.show()

效果： 四个类别，柱高对应 y 值，x 轴显示类别名称。

四、水平条形图（barh）

垂直方向的柱形图可以使用 barh() 方法来设置：

python

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.barh(x, y)
plt.show()

bar() 与 barh() 对比：

对比项	bar()	barh()
方向	垂直	水平
第一个参数	x 轴类别	y 轴类别
第二个参数	高度（height）	宽度（width）
宽度参数	width	height
适用场景	类别名称较短	类别名称较长

实践建议： 当类别名称较长（如中文标题）时，用 barh() 可以避免 x 轴标签重叠或倾斜。

五、设置柱形图颜色

1. 统一颜色

python

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.bar(x, y, color="#4CAF50")
plt.show()

颜色写法：

写法	示例
单字符	color='r'
命名颜色	color='hotpink'
十六进制	color='#4CAF50'

2. 自定义各个柱形的颜色

python

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.bar(x, y, color=["#4CAF50", "red", "hotpink", "#556B2F"])
plt.show()

要点： color 传入数组时，长度需与类别数量一致，为每个柱子单独指定颜色。

应用场景： 用不同颜色突出特定类别，如最大值、最小值或达标/未达标项。

六、设置柱形图宽度

bar() 方法使用 width 设置宽度，barh() 方法使用 height 设置宽度。

1. 垂直柱形图宽度

python

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.bar(x, y, width=0.1)
plt.show()

2. 水平条形图宽度

python

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.barh(x, y, height=0.1)
plt.show()

宽度取值参考：

宽度值	效果
0.1	很细，适合多组对比
0.5	较细
0.8	默认值
1.0	柱子相连

注意： 宽度不要超过 1.0，否则相邻柱子会重叠。

七、常用参数速查

参数	作用	示例
color	柱子颜色	color='#4CAF50'
width	垂直柱宽度	width=0.5
height	水平条宽度	height=0.5
bottom	底部起始位置	bottom=10
align	对齐方式	align='edge'
edgecolor	边框颜色	edgecolor='black'
linewidth	边框宽度	linewidth=1.5
alpha	透明度	alpha=0.8
label	图例标签	label='2024年'

八、实战：完整柱形图

python

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 中文配置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 数据
categories = np.array(["产品A", "产品B", "产品C", "产品D", "产品E"])
sales = np.array([120, 220, 60, 180, 150])

# 绘图：最大值用红色高亮
colors = ['#4CAF50' if v < max(sales) else '#e74c3c' for v in sales]

plt.figure(figsize=(8, 5))
bars = plt.bar(categories, sales, color=colors, width=0.6,
               edgecolor='black', linewidth=0.5)

# 在柱顶显示数值
for bar, value in zip(bars, sales):
    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, bar.get_height() + 3,
             str(value), ha='center', va='bottom', fontsize=11)

plt.title("各产品销售额对比", fontsize=16)
plt.xlabel("产品", fontsize=12)
plt.ylabel("销售额（万元）", fontsize=12)
plt.grid(axis='y', alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()

技巧解析：

技巧	实现
最大值高亮	列表推导式生成颜色数组
柱顶显示数值	plt.text() 配合 bar.get_x()、bar.get_height()
边框	edgecolor='black'、linewidth=0.5
横向网格	plt.grid(axis='y', alpha=0.3)

text 定位说明： bar.get_x() + bar.get_width()/2 计算柱子中心 x 坐标，bar.get_height() 获取柱高，ha='center'、va='bottom' 让文字居中显示在柱顶上方。

九、柱形图绘制流程图

十、常见问题排查

问题现象	可能原因	解决方案
x 轴标签重叠	类别名过长或过多	改用 barh() 或旋转标签
柱子重叠	width 超过 1.0	调小宽度值
颜色数组报错	长度与类别数不符	确保颜色数量一致
中文显示为方块	未配置字体	设置 font.sans-serif
负值柱子方向不对	未考虑 bottom	负值柱子自动向下延伸
柱顶数值错位	定位计算错误	用 bar.get_x() 系列方法
柱子间距过大	width 太小	适当增大 width

十一、小结

本篇你掌握了 Matplotlib 柱形图的完整用法：

• bar() 函数 ：x 为类别，height 为高度，width 控制宽度。

• barh() 函数：水平条形图，适合类别名称较长的场景。

• 颜色定制 ：color 可传单值或数组，支持单字符、命名色、十六进制。

• 宽度控制 ：bar() 用 width，barh() 用 height。

• 实用技巧 ：edgecolor 加边框、plt.text() 显示数值、alpha 调透明度。

柱形图是类别对比的首选图表。下一篇我们将学习 Matplotlib 饼图，用扇形展示数据的占比关系。