matplotlib条形图|柱状图

条形图：

#适用于不连续的数据

#正常绘图，条形图是竖着的，坐落在x轴上
plt.bar()

#条形图是横着的，坐落在y轴上
plt.barh()

#其余绘制过程使用的函数和折线图一样

单组数据绘制条形图：

单个条形图的绘制过程和折线图类似，除了绘图函数使用plt.bar()或者plt.barh()外，其他绘图过程使用的函数一样。

import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
import random

font = {'family': 'STKAITI',
        'weight': 'bold',
        'size': '10'}

matplotlib.rc("font", **font)

my_font = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\STKAITI.TTF", size=12)


#得到x、y的刻度
a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5：最后的骑士","摔跤吧！爸爸","加勒比海盗5：死无对证","金刚：骷髅岛","极限特工：终极回归","生化危机6：终章","乘风破浪","神偷奶爸3","智取威虎山","大闹天竺","金刚狼3：殊死一战","蜘蛛侠：英雄归来","悟空传","银河护卫队2","情圣","新木乃伊",]
x = list(range(1, len(a)+1))
#单位:亿
b=[56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.99,6.88,6.86,6.58,6.23]
y = b

#图片大小
#plt.figure(figsize=(20, 15), dpi=100)

#绘制x、y轴刻度
x_label = a
y_label = [i*5 for i in range(13)]

plt.xticks(y_label)
plt.yticks(x, x_label)


#绘制图的描述信息
plt.xlabel("票房数 （单位：亿美元）")
plt.ylabel("电影名", fontproperties=my_font)
plt.title("2017年内地票房top20票房情况")




#绘图
plt.barh(x, y, height=0.8)
plt.grid(alpha=0.3)

plt.show()

同一个图上绘制多组数据的条形图（表达的不太直观，具体看实现效果）：

‘’’
任务要求：
假设你知道了列表a中电影分别在2017-09-14(b_14), 2017-09-15(b_15), 2017-09-16(b_16)三天的票房,为了展示列表中电影本身的票房以及同其他电影的数据对比情况,应该如何更加直观的呈现该数据?

a = [“猩球崛起3：终极之战”,“敦刻尔克”,“蜘蛛侠：英雄归来”,“战狼2”]
b_16 = [15746,312,4497,319]
b_15 = [12357,156,2045,168]
b_14 = [2358,399,2358,362]

数据来源: http://www.cbooo.cn/movieday
‘’’

####################将同一日的不同电影的条形图放一块儿对比：

#设置中文字体：
font = {"family": "STKAITI",
        "weight": "bold",
        "size": "12"

}

matplotlib.rc("font", **font)



#得到x、y轴的座标
a = ["猩球崛起3：终极之战","敦刻尔克","蜘蛛侠：英雄归来","战狼2"]
b_16 = [15746, 312, 4497, 319]
b_15 = [12357, 156, 2045, 168]
b_14 = [2358, 399, 2358, 362]

x_14 = list(range(1, 5))


def add10(ll):
    ans = []
    for i in ll:
        ans.append(i+10)
    return ans

x_15 = add10(x_14)
x_16 = add10(x_15)




#设置x、y轴刻度文字
x = x_14 + x_15 + x_16
x_label = a*3
plt.yticks(x, x_label)


#设置图形描述信息
plt.xlabel("电影名")
plt.ylabel("电影票房 （单位 美元）")
plt.title("14、15、16三日top4票房销售情况")



#绘图：
plt.barh(x_14, b_14, color=["orange", "blue", "black", "red"], label=a)
plt.barh(x_15, b_15, color=["orange", "blue", "black", "red"], label=a)
plt.barh(x_16, b_16, color=["orange", "blue", "black", "red"], label=a)
plt.show()

#############同一个电影的不同日期的票房情况放在一起

a = ["猩球崛起3：终极之战","敦刻尔克","蜘蛛侠：英雄归来","战狼2"]
b_16 = [15746, 312, 4497, 319]
b_15 = [12357, 156, 2045, 168]
b_14 = [2358, 399, 2358, 362]

#得到x、y轴座标
width = 0.3
x_14 = list(range(1, 9, 2))
x_15 = [i+width for i in x_14]
x_16 = [i+width for i in x_15]
y = list(range(0, 16500, 1000))

#设置x、y轴座标轴
plt.xticks(x_15, a)
plt.yticks(y)

#图描述信息
plt.xlabel("电影名")
plt.ylabel("票房数 （单位 美元）")
plt.title("14、15、16三日top4电影票房情况")


#绘图
plt.bar(x_14, b_14, width=width, label="9月14日")
plt.bar(x_15, b_15, width=width, label="9月15日")
plt.bar(x_16, b_16, width=width, label="9月16日")
plt.legend()
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()