一、绘制条形图
1.单项垂直条形图
#导入绘图模块
import matplotlib.pyplot as plt
#构建数据
GDP = [12406.8, 13908.57, 9386.87, 9143.64]
#中文乱码的处理
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#绘图
plt.bar(range(4), GDP, align = 'center', color = 'steelblue', alpha = 0.8)
#添加轴标签
plt.ylabel('GDP')
#添加标题
plt.title('四个直辖市GDP大比拼')
#添加刻度标签
plt.xticks(range(4), ['北京市', '上海市', '天津市', '重庆市'])
#设置Y轴的刻度范围
plt.ylim([5000, 15000])
#为每个条形图添加数值标签
for x,y in enumerate(GDP):
plt.text(x, y+100, '%s'%round(y, 1), ha = 'center')
#显示图形
plt.show()
2.单项水平条形图
#导入绘图模块
import matplotlib.pyplot as plt
#构建数据
price = [39.5, 39.9, 45.4, 38.9, 33.34]
#中文乱码的处理
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#绘图
plt.barh(range(5), price, align = 'center', color = 'steelblue', alpha = 0.8)
#添加轴标签
plt.xlabel('价格')
#添加标题
plt.title('不同平台书的最低价比较')
#添加刻度标签
plt.yticks(range(5), ['亚马逊', '当当网', '中国图书网', '京东', '天猫'])
#设置Y轴的刻度范围
plt.xlim([32, 47])
#为每个条形图添加数值标签
for x, y in enumerate(price):
plt.text(y+0.1, x, '%s'%y, va = 'center')
#显示图形
plt.show()
3.垂直堆叠条形图
货运.xls
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# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
#中文乱码的处理
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 导入数据
data = pd.read_excel('货运.xls')
# 绘图
plt.bar(np.arange(8), data.loc[0,:][1:], color = 'red', alpha = 0.8, label = '铁路', align = 'center')
plt.bar(np.arange(8), data.loc[1,:][1:], bottom = data.loc[0,:][1:], color = 'green', alpha = 0.8, label = '公路', align = 'center')
plt.bar(np.arange(8), data.loc[2,:][1:], bottom = data.loc[0,:][1:]+data.loc[1,:][1:], color = 'm', alpha = 0.8,label = '水运', align = 'center')
plt.bar(np.arange(8), data.loc[3,:][1:], bottom = data.loc[0,:][1:]+data.loc[1,:][1:]+data.loc[2,:][1:], color ='black', alpha = 0.8, label = '民航', align = 'center')
# 添加轴标签
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('货物量(万吨)')
# 添加标题
plt.title('各月份物流运输量')
# 添加刻度标签
plt.xticks(np.arange(8),data.columns[1:])
# 设置Y轴的刻度范围
plt.ylim([0,500000])
# 为每个条形图添加数值标签
for x_t,y_t in enumerate(data.loc[0,:][1:]):
plt.text(x_t,y_t/2,'%sW' %(round(y_t/10000,2)),ha='center', color = 'white')
for x_g,y_g in enumerate(data.loc[0,:][1:]+data.loc[1,:][1:]):
plt.text(x_g,y_g/2,'%sW' %(round(y_g/10000,2)),ha='center', color = 'white')
for x_s,y_s in enumerate(data.loc[0,:][1:]+data.loc[1,:][1:]+data.loc[2,:][1:]):
plt.text(x_s,y_s-20000,'%sW' %(round(y_s/10000,2)),ha='center', color = 'white')
# 显示图例
plt.legend(loc='upper center', ncol=4)
# 显示图形
plt.show()
4.水平交错条形图
# 导入绘图模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 构建数据
Y = [15600,12700,11300,4270,3620]
Y = [17400,14800,12000,5200,4020]
labels = ['北京','上海','香港','深圳','广州']
bar_width = 0.45
# 中文乱码的处理
plt.rcParams['font.sans-serif'] =['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 绘图
plt.bar(np.arange(5), Y, label = '', color = 'steelblue', alpha = 0.8, width = bar_width)
plt.bar(np.arange(5)+bar_width, Y, label = '', color = 'indianred', alpha = 0.8, width = bar_width)
# 添加轴标签
plt.xlabel('Top5城市')
plt.ylabel('家庭数量')
# 添加标题
plt.title('亿万财富家庭数Top5城市分布')
# 添加刻度标签
plt.xticks(np.arange(5)+bar_width,labels)
# 设置Y轴的刻度范围
plt.ylim([2500, 19000])
# 为每个条形图添加数值标签
for x,y in enumerate(Y):
plt.text(x, y+100, '%s' %y)
for x,y in enumerate(Y):
plt.text(x+bar_width, y+100, '%s' %y)
# 显示图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
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