python可视化直⽅图的x轴参数设置_python数据可视化⼊门（四）：柱状图，条形图，。。。
基本统计图形的绘制
——柱状图、条形图、直⽅图直方图与条形图有何区别
名称
函数
重点参数
柱状图
bar
left；height；width；color
条形图
barh
align；bar_width；color；hatch
直⽅图
hist
bins；weight；color；edgecolor
⼀．柱状图plt.bar (left，height，width = 0.8，bottom = None，hold = None，data = None，** kwargs )
⽰例
#导包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 设置中⽂显⽰
#数据准备
x = np.linspace(1,5,5)
y = [6,3,4,5,1]
y1= [3,2,2,1,1]
y2= [4,5,2,4,2]
#设置图形宽度
bar_width = 0.3
#绘制图形
#堆叠柱状图，叠在y上：bottom=y
plt.bar(x,y1,bar_width,align='center',color='g',bottom=y) #并列柱状图:x轴加上宽度
plt.bar(x+bar_width,y2,width=bar_width,color='y')
#加图例
plt.legend(['班级A','班级B'])
#本机显⽰
plt.show()
⼆．条形图：
plt.barh(x,y,align,bar_width,color,tick_label,hatch) x——标⽰在y轴上的柱体标签值
y——柱体宽度
align——柱的对齐⽅向
bar_width——每条柱⼦⾼度
color——柱的颜⾊
tick_label——y轴上的柱体标签值
hatch——改变填充形状为斜杠/
⽰例
#导包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 设置中⽂显⽰
#数据准备
x = np.linspace(1,8,8)
y = [6,3,4,5,1,7,5,3]
y1 = [1,3,2,5,5,4,2,1]
plt.barh(x,y,align='center',color='r',hatch='/')
#堆积条形图:left=y
plt.barh(x,y1,left=y,align='center',color='g',hatch='/') #加图例
plt.legend()
#本机显⽰
plt.show()
三、直⽅图
plt.hist(x,bins,range,normed,cumulative,bottom,align, rwidth,color,edgecolor,label)
x: 数据
bin: 条形个数
range: 上下界
density: 是否将频数转换成频率
cumulative: 是否计算累计频率
bottom: 为直⽅图的每个条形添加基准线，默认为0
align: 对齐⽅式
rwidth: 条形的宽度
color: 填充⾊
edgecolor: 设置直⽅图边框⾊
label: 设置直⽅图标签
⽰例
#导包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 设置中⽂显⽰
np.random.seed(0)
#均值与⽅差
mu,sigma = 100,20
a = al(mu,sigma,size=100) #绘制图形
plt.hist(a,20,normed=0,histtype='bar',\ edgecolor='k',facecolor='g',alpha=0.5)
#标题
plt.title('直⽅图')
#本机显⽰
plt.show()

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