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：

1. 不同类别数据的比较（产品销量、地区收入）

2. 时间序列数据对比（月度销售额）

3. 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：

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：

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：

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：