可视化常见绘图（四）柱状图

可视化常见绘图（四）柱状图 可视化常见绘图（四）柱状图 一.柱状图简介

基础柱状图，使用垂直或水平的柱子显示类别之间的数值比较。其中一个轴表示需要对比的分类维度，另一个轴代表相应的数值。

柱状图有别于直方图，柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中【有多少？】这个问题。 需要注意的是，当柱状图显示的分类很多时会导致分类名层叠等显示问题。

二.柱状图的组成

柱状图至少包括以下几个部分：

• 横轴类别
• 纵轴数量/数值
• 图形
• 图例

三.使用场景

使用的数据：一个分类字段，一个数值字段。

主要功能：对比分类数据的数值大小。

数据条数：不超过30条数据。

适用场景：

• 适合应用到分类数据对比。

不适用场景：

• 数据类别过多的时候。
• 要展示数据趋势的时候。

四.实现

在matplotlib中使用bar函数绘制柱状图，函数的详细介绍和柱状图的标注问题见下方链接。

注：

• bar函数详解
• 柱体标注问题解决方案

以下表为例进行柱状图绘制

genre（游戏类型）sold（销售量）Sports27,500Strategy11,500Action6,000Shooter3,500Other1,500

完整程序代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置支持中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 设置-号

plt.style.use('ggplot')
genre = ["Sports", "Strategy", "Action", "Shooter", "Other"]
sold = [27500, 11500, 6000, 3500, 1500]

patches = plt.bar(range(len(sold)), sold, width=0.5, color=['red', 'green', 'blue', "cyan", "olive"])
plt.bar_label(patches)
plt.xticks(range(len(sold)), genre, fontsize=15)
plt.xlabel("游戏种类", fontsize=20)
plt.ylabel("销量(个)", fontsize=20)
plt.title("2021年游戏销量对比", fontsize=25, fontweight="bold")
plt.grid()
plt.legend(patches, genre, fontsize=15)
plt.show()

绘制结果如下：

五.参考

1. 堆叠图介绍
2. 折线图
3. 面积图