matplotlib直⽅图和堆叠直⽅图plt.bar（）
job_data = [470, 443, 240, 207, 202, 184, 151, 136, 124, 118]
how_many = [2620,1841,640,790,589,538,408,425,493,550]
labels =["北京","上海","深圳","郑州","⼴州","成都","杭州","长沙","武汉","⼤连"]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#ax2 = fig.add_subplot(222) #2X2 中的第⼀个⼦图
#bar(left, height, width, color, align, yerr)函数：绘制柱形图。
# left为x轴的位置序列，⼀般采⽤arange函数产⽣⼀个序列；
# height为y轴的数值序列，也就是柱形图的⾼度，⼀般就是我们需要展⽰的数据；
# width为柱形图的宽度，⼀般这是为1即可；color为柱形图填充的颜⾊;
# align设置icks()函数中的标签的位置；
# yerr让柱形图的顶端空出⼀部分。
# color设置柱状的颜⾊
# alpha 设置柱状填充颜⾊的透明度⼤于0 ⼩于等于1
# linewidth 线条的宽度
#设置各种参数
xlocation =  np.linspace(1, len(job_data) * 0.6, len(job_data)) #len(data个序列)
print(xlocation)
height01 = job_data
height02 = how_many
width = 0.2
color01='darkgoldenrod'
color02 = 'seagreen'
# 画柱状图
fig = plt.figure('⼗⼤热门城市招聘排⾏',figsize=(15,10)) #指定了图的名称和画布的⼤⼩
fig.tight_layout()
ax1 = fig.add_subplot(221) #2X2 中的第⼀个⼦图
plt.suptitle('⼗⼤热门城市招聘排⾏', fontsize=15) # 添加图标题
#画图
rects01 = ax1.bar(xlocation, height01, width = 0.2, color=color01,linewidth=1,alpha=0.8)
rects02 = ax1.bar(xlocation+0.2,height02 ,width = 0.2, color=color02,linewidth=1,alpha=0.8)
#添加x轴标签
matplotlib中subplot
plt.xlabel(u'地点', fontsize=15, labelpad=10)
plt.ylabel(u'职位数量', fontsize=15, labelpad=10)
#图例
ax1.legend((rects01,rects02),( u'职位数量',u'招聘⼈数'), fontsize=15)  # 图例
# 添加数据标签
for r1,r2 ,amount01,amount02 in zip(rects01, rects02,job_data,how_many):
h01 = r1.get_height()
h02 = r2.get_height()
<(r1.get_x(), h01, amount01, fontsize=13, va ='bottom')  # 添加职位数量标签(r2.get_x(), h02 , amount02, fontsize=13, va='bottom')  # 添加招聘⼈数
#画堆叠柱状图
data = np.array([[10., 30., 19., 22.],
[5., 18., 15., 20.],
[4., 6., 3., 5.]])
color_list = ['b', 'g', 'r']
ax2 = fig.add_subplot(222)
X = np.arange(data.shape[1])
print(X)
for i in range(data.shape[0]):#i表⽰list的索引值
ax2.bar(X, data[i],
width=0.2,
bottom = np.sum(data[:i], axis = 0),
color = color_list[i % len(color_list)],
alpha =0.5
)
plt.savefig('zhifangtu.png',dpi=120,bbox_inches='tight')

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