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什么是条形图？
条形图（bar chart）是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图（column chart）。此外，条形图有简单条形图、复式条形图等形式。
简单来说，条形图的宽度一般是相同的，条形的高度或长短表示数据的多少，这也就是条形图和直方图的本质区别。
第一种画法
import numpy as npfrom pandas import DataFrame# 由于我们的x轴上刻度值是中文 需要使用这个包 进行中文的显示from matplotlib.pyplot import rcParams# 显示中文 kaiti 表示 楷体rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti'# 条形图（纵向）df = DataFrame(data=np.random.randint(50,100,size=(3,3)), index=['张三','李四','王五'], columns=['Python','En','Math'] )df.plot(kind='bar',fontsize=20)# 运行结果如下图：
第二种画法
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinex = ['张三','李四','王五']height = np.random.randint(80,100,size=3)plt.bar(x,height,width=0.2)height = np.random.randint(50,80,size=3)plt.bar(x,height,width=0.2)height = np.random.randint(10,80,size=3)plt.bar(x,height,width=0.2)# 设置图例 ncol 表示一行显示3个图例 loc 设置图例的位置plt.legend(['数学成绩','Python成绩','英语成绩'],ncol=3,loc=(0,1))# 运行结果如下:
第三种画法
使用pyecharts，pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图，简单便捷，可视化效果很棒，让我们来一起看看吧~。
import numpy as npfrom pyecharts.charts import Barfrom pyecharts import options as opts# V1 版本开始支持链式调用bar = ( Bar() .add_xaxis(['张三','李四','王五']) # 这里需要注意 y轴上传递的只能是列表 不能是数组，如果是数组 数据无法显示 .add_yaxis("python成绩",np.random.randint(40,100,size=3).tolist()) .add_yaxis("数学成绩",np.random.randint(40,100,size=3).tolist()) .add_yaxis("英语成绩",np.random.randint(40,100,size=3).tolist()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某大学大三学生成绩条形图",subtitle='K班级')) )# 如果不习惯链式调用的可以使用常规操作'''bar = Bar()bar.add_xaxis(['张三','李四','王五'])bar.add_yaxis("python成绩",np.random.randint(40,100,size=3).tolist()) bar.add_yaxis("数学成绩",np.random.randint(40,100,size=3).tolist()) bar.add_yaxis("英语成绩",np.random.randint(40,100,size=3).tolist())bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某大学大三学生成绩条形图",subtitle='K班级'))'''# 在 jupyter notebook上输出bar.render_notebook()# 也可以渲染到本地html文件# bar.render('./成绩.html')# 运行结果如下：
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