matplotlib中怎么自定义绘制柱形图

发布时间：2021-07-29 15:48:09 作者：Leah
来源：亿速云阅读：216

# matplotlib中怎么自定义绘制柱形图

## 引言

在数据可视化领域，柱形图（Bar Chart）是最基础且应用最广泛的图表类型之一。Python的matplotlib库提供了强大的绘图功能，可以高度自定义柱形图的各个元素。本文将详细介绍如何使用matplotlib绘制柱形图，并通过代码示例展示如何自定义颜色、标签、宽度、间距等属性，以及如何创建堆叠柱形图、分组柱形图等高级形式。

---

## 一、基础柱形图绘制

### 1.1 最简单的柱形图

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [15, 24, 18, 30]

# 创建柱形图
plt.bar(categories, values)

# 显示图表
plt.show()

1.2 主要参数说明

x: 柱子的x轴位置
height: 柱子的高度（y值）
width: 柱子宽度（默认0.8）
bottom: 柱子的基准高度（用于堆叠）
align: 对齐方式（’center’或’edge’）

二、自定义柱形图样式

2.1 修改柱子颜色

plt.bar(categories, values, 
        color=['red', 'green', 'blue', 'orange'])

或使用颜色映射：

colors = plt.cm.viridis([0.2, 0.4, 0.6, 0.8])
plt.bar(categories, values, color=colors)

2.2 添加边缘线

plt.bar(categories, values,
        edgecolor='black',  # 边缘颜色
        linewidth=2,       # 线宽
        linestyle='--')    # 线型

2.3 调整柱子宽度和间距

plt.bar(categories, values, width=0.5)  # 设置柱子宽度

三、添加标签和注释

3.1 添加轴标签和标题

plt.bar(categories, values)
plt.xlabel('Categories')  # x轴标签
plt.ylabel('Values')      # y轴标签
plt.title('Custom Bar Chart')  # 图表标题

3.2 在柱子上方显示数值

bars = plt.bar(categories, values)

for bar in bars:
    height = bar.get_height()
    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
             f'{height}',
             ha='center', va='bottom')

3.3 自定义刻度标签

plt.xticks(rotation=45)  # 旋转x轴标签
plt.yticks(range(0, 35, 5))  # 设置y轴刻度

四、高级柱形图类型

4.1 堆叠柱形图

values1 = [15, 24, 18, 30]
values2 = [10, 12, 15, 8]

plt.bar(categories, values1, label='Group 1')
plt.bar(categories, values2, bottom=values1, label='Group 2')

plt.legend()  # 显示图例

4.2 分组柱形图

import numpy as np

x = np.arange(len(categories))  # 标签位置
width = 0.35  # 柱子宽度

plt.bar(x - width/2, values1, width, label='Group 1')
plt.bar(x + width/2, values2, width, label='Group 2')

plt.xticks(x, categories)  # 设置x轴标签位置
plt.legend()

4.3 水平柱形图

plt.barh(categories, values)  # 使用barh函数

五、样式和主题设置

5.1 使用预定义样式

plt.style.use('ggplot')  # 使用ggplot风格
plt.bar(categories, values)

5.2 自定义网格线

plt.grid(axis='y',  # 只显示y轴网格
         linestyle='--',
         alpha=0.7)

5.3 设置图表尺寸和DPI

plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)  # 10x6英寸，100dpi
plt.bar(categories, values)

六、实际应用示例

6.1 销售数据可视化

months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr']
sales = [23500, 18700, 21000, 32500]

plt.figure(figsize=(10, 6))
bars = plt.bar(months, sales, color='skyblue')

# 自定义样式
plt.title('Monthly Sales Report', fontsize=16)
plt.xlabel('Month', fontsize=12)
plt.ylabel('Sales (USD)', fontsize=12)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)

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

plt.tight_layout()  # 自动调整布局
plt.show()

6.2 多组数据对比

labels = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']
men_means = [20, 35, 30, 35]
women_means = [25, 32, 34, 20]

x = np.arange(len(labels))  # 标签位置
width = 0.35  # 柱子宽度

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, men_means, width, label='Men')
rects2 = ax.bar(x + width/2, women_means, width, label='Women')

# 添加文本标签、标题等
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and quarter')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()

# 添加柱子上的数值标签
ax.bar_label(rects1, padding=3)
ax.bar_label(rects2, padding=3)

fig.tight_layout()
plt.show()

七、常见问题与解决方案

7.1 柱子重叠问题

当柱子宽度过大或数据点过密时，柱子会重叠。解决方案： - 减小width参数值 - 增大图表尺寸figsize - 使用水平柱形图barh

7.2 中文显示问题

matplotlib默认不支持中文，需要设置字体：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题

7.3 保存高清图片

plt.savefig('bar_chart.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

结语

本文详细介绍了如何使用matplotlib绘制和自定义柱形图。通过调整各种参数，我们可以创建出满足不同需求的柱形图。matplotlib的强大之处在于其高度的可定制性，读者可以根据实际需求进一步探索更多高级功能，如添加误差线、使用对数坐标轴等。

掌握这些技巧后，你将能够创建出专业级别的数据可视化图表，有效地传达数据背后的信息和洞见。 “`

这篇文章涵盖了matplotlib柱形图绘制的各个方面，从基础到高级应用，并提供了大量代码示例。文章长度约2350字，采用Markdown格式编写，包含代码块、标题层级和列表等标准元素。