Python_matplotlib入门详解
一、Matplotlib
博文来源：https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-tutorial.html
Matplotlib 是 Python 的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。
Matplotlib 可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。
Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具，我们可以使用该工具将很多数据通过图表的形式更直观的呈现出来。
Matplotlib 可以绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D 图形、甚至是图形动画等等。
二、Matplotlib 安装
我们使用 pip 工具来安装 Matplotlib 库，
升级 pip：
python3 -m pip install -U pip
安装 matplotlib 库：
python3 -m pip install -U matplotlib
安装完成后，我们就可以通过 import 来导入 matplotlib 库：
以下实例，我们通过导入 matplotlib 库，然后查看 matplotlib 库的版本号：
实例
import matplotlib print(matplotlib.__version__)
三、Matplotlib Pyplot
Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。
Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。
Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。
使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：
这样我们就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。
以下实例，我们通过两个坐标 (0,0) 到 (6,100) 来绘制一条线:
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
xpoints = np.array([0, 6 ])
ypoints = np.array([0, 100 ])
plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
输出结果如下所示：
以上实例中我们使用了 Pyplot 的 plot() 函数， plot() 函数是绘制二维图形的最基本函数。
plot() 用于画图它可以绘制点和线，语法格式如下：
# 画单条线 plot ([ x ], y , [ fmt ], *, data = None , ** kwargs ) # 画多条线 plot ([ x ], y , [ fmt ], [ x2 ], y2 , [ fmt2 ], ..., ** kwargs ) 参数说明：
- x, y： 点或线的节点，x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以列表或数组。
- fmt： 可选，定义基本格式（如颜色、标记和线条样式）。
- **kwargs： 可选，用在二维平面图上，设置指定属性，如标签，线的宽度等。
>>> plot(x, y, 'bo') # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图，使用蓝色实心圈绘制
>>> plot(y) # x 的值为 0..N-1
>>> plot(y, 'r+') # 使用红色 + 号
颜色字符： 'b' 蓝色，'m' 洋红色，'g' 绿色，'y' 黄色，'r' 红色，'k' 黑色，'w' 白色，'c' 青绿色，'#008000' RGB 颜色符串。多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色。
线型参数： '‐' 实线，'‐‐' 破折线，'‐.' 点划线，':' 虚线。
标记字符： '.' 点标记，',' 像素标记(极小点)，'o' 实心圈标记，'v' 倒三角标记，'^' 上三角标记，'>' 右三角标记，'<' 左三角标记...等等。
如果我们要绘制坐标 (1, 3) 到 (8, 10) 的线，我们就需要传递两个数组 [1, 8] 和 [3, 10] 给 plot 函数：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
xpoints = np.array([1, 8 ])
ypoints = np.array([3, 10 ])
plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
以上代码输出结果为：
如果我们只想绘制两个坐标点，而不是一条线，可以使用 o 参数，表示一个实心圈的标记：
绘制坐标 (1, 3) 和 (8, 10) 的两个点
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
xpoints = np.array([1, 8 ])
ypoints = np.array([3, 10 ])
plt.plot(xpoints, ypoints, ' o ' )
plt.show()
以上代码输出结果为：
我们也可以绘制任意数量的点，只需确保两个轴上的点数相同即可。
绘制一条不规则线，坐标为 (1, 3) 、 (2, 8) 、(6, 1) 、(8, 10)，对应的两个数组为：[1, 2, 6, 8] 与 [3, 8, 1, 10]。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
xpoints = np.array([1, 2, 6, 8 ])
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10 ])
plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
以上代码输出结果为：
如果我们不指定 x 轴上的点，则 x 会根据 y 的值来设置为 0, 1, 2, 3..N-1。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([3, 10 ])
plt.plot(ypoints)
plt.show()
以上代码输出结果为：
从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1] 。
再看一个有更多值的实例：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10, 5, 7 ])i
plt.plot(ypoints)
plt.show()
以上代码输出结果为：
从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1, 2, 3, 4, 5] 。
以下实例我们绘制一个正弦和余弦图，在 plt.plot() 参数中包含两对 x,y 值，第一对是 x,y ，这对应于正弦函数，第二对是 x,z ，这对应于余弦函数。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
x = np.arange(0,4*np.pi,0.1) # start,stop,step y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
plt.plot(x,y,x,z)
plt.show()
以上代码输出结果为：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4 ])
plt.plot(ypoints, marker = ' o ' )
plt.show()
四、Matplotlib 绘图标记
绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记，就可以使用 plot() 方法的 marker 参数来定义。
以下实例定义了实心圆标记：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4 ])
plt.plot(ypoints, marker = ' o ' )
plt.show()
显示结果如下：
marker 可以定义的符号如下：
| 标记 | 符号 | 描述 |
|---|---|---|
| "." |  |
点 |
| "," |  |
像素点 |
| "o" |  |
实心圆 |
| "v" |  |
下三角 |
| "^" |  |
上三角 |
| "<" |  |
左三角 |
| ">" |  |
右三角 |
| "1" |  |
下三叉 |
| "2" |  |
上三叉 |
| "3" |  |
左三叉 |
| "4" |  |
右三叉 |
| "8" |  |
八角形 |
| "s" |  |
正方形 |
| "p" |  |
五边形 |
| "P" |  |
加号（填充） |
| "*" |  |
星号 |
| "h" |  |
六边形 1 |
| "H" |  |
六边形 2 |
| "+" |  |
加号 |
| "x" |  |
乘号 x |
| "X" |  |
乘号 x (填充) |
| "D" |  |
菱形 |
| "d" |  |
瘦菱形 |
| "|" |  |
竖线 |
| "_" |  |
横线 |
| 0 (TICKLEFT) |  |
左横线 |
| 1 (TICKRIGHT) |  |
右横线 |
| 2 (TICKUP) |  |
上竖线 |
| 3 (TICKDOWN) |  |
下竖线 |
| 4 (CARETLEFT) |  |
左箭头 |
| 5 (CARETRIGHT) |  |
右箭头 |
| 6 (CARETUP) |  |
上箭头 |
| 7 (CARETDOWN) |  |
下箭头 |
| 8 (CARETLEFTBASE) |  |
左箭头 (中间点为基准) |
| 9 (CARETRIGHTBASE) |  |
右箭头 (中间点为基准) |
| 10 (CARETUPBASE) |  |
上箭头 (中间点为基准) |
| 11 (CARETDOWNBASE) |  |
下箭头 (中间点为基准) |
| "None", " " or "" | 没有任何标记 | |
| '$...$' |  |
渲染指定的字符。例如 "$f$" 以字母 f 为标记。 |
以下实例定义了 * 标记：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4 ])
plt.plot(ypoints, marker = ' * ' )
plt.show()
显示结果如下：
fmt 参数
fmt 参数定义了基本格式，如标记、线条样式和颜色。
例如 o:r， o 表示实心圆标记， : 表示虚线， r 表示颜色为红色。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([6, 2, 13, 10 ])
plt.plot(ypoints, ' o:r ' )
plt.show()
显示结果如下：
线类型：
| 线类型标记 | 描述 | |
|---|---|---|
| '-' | 实线 | |
| ':' | 虚线 | |
| '--' | 破折线 | |
| '-.' | 点划线 | |
颜色类型：
| 颜色标记 | 描述 | |
|---|---|---|
| 'r' | 红色 | |
| 'g' | 绿色 | |
| 'b' | 蓝色 | |
| 'c' | 青色 | |
| 'm' | 品红 | |
| 'y' | 黄色 | |
| 'k' | 黑色 | |
| 'w' | 白色 | |
标记大小与颜色
我们可以自定义标记的大小与颜色，使用的参数分别是：
- markersize，简写为 ms ：定义标记的大小。
- markerfacecolor，简写为 mfc ：定义标记内部的颜色。
- markeredgecolor，简写为 mec ：定义标记边框的颜色。
设置标记大小：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([6, 2, 13, 10 ])
plt.plot(ypoints, marker = ' o ' , ms = 20 )
plt.show()
显示结果如下：
设置标记外边框颜色：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([6, 2, 13, 10 ])
plt.plot(ypoints, marker = ' o ' , ms = 20, mec = ' r ' )
plt.show()
显示结果如下：
设置标记内部颜色：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([6, 2, 13, 10 ])
plt.plot(ypoints, marker = ' o ' , ms = 20, mfc = ' r ' )
plt.show()
显示结果如下：
自定义标记内部与边框的颜色：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([6, 2, 13, 10 ])
plt.plot(ypoints, marker = ' o ' , ms = 20, mec = ' #4CAF50 ' , mfc = ' #4CAF50 ' )
plt.show()
显示结果如下：
五、Matplotlib 绘图线
绘图过程如果我们自定义线的样式，包括线的类型、颜色和大小等。
线的类型
线的类型可以使用 linestyle 参数来定义，简写为 ls。
| 类型 | 简写 | 说明 |
|---|---|---|
| 'solid' (默认) | '-' | 实线 |
| 'dotted' | ':' | 点虚线 |
| 'dashed' | '--' | 破折线 |
| 'dashdot' | '-.' | 点划线 |
| 'None' | '' 或 ' ' | 不画线 |
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([6, 2, 13, 10 ])
plt.plot(ypoints, linestyle = ' dotted ' )
plt.show()
显示结果如下：
线的颜色
线的颜色可以使用 color 参数来定义，简写为 c。
颜色类型：
| 颜色标记 | 描述 | |
|---|---|---|
| 'r' | 红色 | |
| 'g' | 绿色 | |
| 'b' | 蓝色 | |
| 'c' | 青色 | |
| 'm' | 品红 | |
| 'y' | 黄色 | |
| 'k' | 黑色 | |
| 'w' | 白色 | |
当然也可以自定义颜色类型，例如： SeaGreen、#8FBC8F 等，完整样式可以参考 HTML 颜色值。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([6, 2, 13, 10 ])
plt.plot(ypoints, color = ' r ' )
plt.show()
显示结果如下：
线的宽度
线的宽度可以使用 linewidth 参数来定义，简写为 lw，值可以是浮点数，如： 1 、 2.0 、 5.67 等。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
ypoints = np.array([6, 2, 13, 10 ])
plt.plot(ypoints, linewidth = ' 12.5 ' )
plt.show()
显示结果如下：
多条线
plot() 方法中可以包含多对 x,y 值来绘制多条线。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
y1 = np.array([3, 7, 5, 9 ])
y2 = np.array([6, 2, 13, 10 ])
plt.plot(y1)
plt.plot(y2)
plt.show()
显示结果如下：
我们也可以自己设置 x 坐标等值：
六、Matplotlib 轴标签和标题
我们可以使用 xlabel() 和 ylabel() 方法来设置 x 轴和 y 轴的标签。
实例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3, 4 ])
y = np.array([1, 4, 9, 16 ])
plt.plot(x, y)
plt.xlabel( " x - label " )
plt.ylabel( " y - label " )
plt.show()
显示结果如下：
标题
我们可以使用 title() 方法来设置标题。
实例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3, 4 ])
y = np.array([1, 4, 9, 16 ])
plt.plot(x, y)
plt.title( " RUNOOB TEST TITLE " )
plt.xlabel( " x - label " )
plt.ylabel( " y - label " )
plt.show()
显示结果如下：
图形中文显示
Matplotlib 默认情况不支持中文，如有需要参考：https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-label.html
七、Matplotlib 网格线
我们可以使用 pyplot 中的 grid() 方法来设置图表中的网格线。
grid() 方法语法格式如下：
matplotlib . pyplot . grid ( b = None , which = 'major' , axis = 'both' , ) 参数说明：
- b ：可选，默认为 None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true。
- which ：可选，可选值有 'major'、'minor' 和 'both'，默认为 'major'，表示应用更改的网格线。
- axis ：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 'both'（默认），'x' 或 'y'，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。
- **kwargs ：可选，设置网格样式，可以是 color='r', linestyle='-' 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度。
以下实例添加一个简单的网格线，参数使用默认值：
实例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3, 4 ])
y = np.array([1, 4, 9, 16 ])
plt.title( " RUNOOB grid() Test " )
plt.xlabel( " x - label " )
plt.ylabel( " y - label " )
plt.plot(x, y)
plt.grid()
plt.show()
显示结果如下：
以下实例添加一个简单的网格线，axis 参数使用 x，设置 x 轴方向显示网格线：
实例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3, 4 ])
y = np.array([1, 4, 9, 16 ])
plt.title( " RUNOOB grid() Test " )
plt.xlabel( " x - label " )
plt.ylabel( " y - label " )
plt.plot(x, y)
plt.grid(axis = ' x ' ) # 设置 y 就在轴方向显示网格线 plt.show()
显示结果如下：
以下实例添加一个简单的网格线，并设置网格线的样式，格式如下：
grid ( color = 'color' , linestyle = 'linestyle' , linewidth = number ) 参数说明：
color： 'b' 蓝色，'m' 洋红色，'g' 绿色，'y' 黄色，'r' 红色，'k' 黑色，'w' 白色，'c' 青绿色，'#008000' RGB 颜色符串。
linestyle： '‐' 实线，'‐‐' 破折线，'‐.' 点划线，':' 虚线。
linewidth ：设置线的宽度，可以设置一个数字。
实例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3, 4 ])
y = np.array([1, 4, 9, 16 ])
plt.title( " RUNOOB grid() Test " )
plt.xlabel( " x - label " )
plt.ylabel( " y - label " )
plt.plot(x, y)
plt.grid(color = ' r ' , linestyle = ' -- ' , linewidth = 0.5 )
plt.show()
显示结果如下：
八、Matplotlib 绘制多图
我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。
subplot() 方法在绘图时需要指定位置， subplots() 方法可以一次生成多个，在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可。
subplot
subplot ( nrows , ncols , index , ** kwargs ) subplot ( pos , ** kwargs ) subplot (** kwargs ) subplot ( ax ) 以上函数将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列，然后从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号 1...N ，左上的子区域的编号为 1、右下的区域编号为 N，编号可以通过参数 index 来设置。
设置 numRows ＝ 1，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 1x2 的图片区域, 对应的坐标为：
( 1 , 1 ), ( 1 , 2 ) plotNum ＝ 1 , 表示的坐标为(1, 1), 即第一行第一列的子图。
plotNum ＝ 2 , 表示的坐标为(1, 2), 即第一行第二列的子图。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # plot 1: xpoints = np.array([0, 6 ])
ypoints = np.array([0, 100 ])
plt.subplot( 1, 2, 1 )
plt.plot(xpoints,ypoints)
plt.title( " plot 1 " ) # plot 2: x = np.array([1, 2, 3, 4 ])
y = np.array([1, 4, 9, 16 ])
plt.subplot( 1, 2, 2 )
plt.plot(x,y)
plt.title( " plot 2 " )
plt.suptitle( " RUNOOB subplot Test " )
plt.show()
显示结果如下：
设置 numRows ＝ 2，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 2x2 的图片区域, 对应的坐标为：
( 1 , 1 ), ( 1 , 2 ) ( 2 , 1 ), ( 2 , 2 ) plotNum ＝ 1 , 表示的坐标为(1, 1), 即第一行第一列的子图。
plotNum ＝ 2 , 表示的坐标为(1, 2), 即第一行第二列的子图。
plotNum ＝ 3 , 表示的坐标为(2, 1), 即第二行第一列的子图。
plotNum ＝ 4 , 表示的坐标为(2, 2), 即第二行第二列的子图。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # plot 1: x = np.array([0, 6 ])
y = np.array([0, 100 ])
plt.subplot( 2, 2, 1 )
plt.plot(x,y)
plt.title( " plot 1 " ) # plot 2: x = np.array([1, 2, 3, 4 ])
y = np.array([1, 4, 9, 16 ])
plt.subplot( 2, 2, 2 )
plt.plot(x,y)
plt.title( " plot 2 " ) # plot 3: x = np.array([1, 2, 3, 4 ])
y = np.array([3, 5, 7, 9 ])
plt.subplot( 2, 2, 3 )
plt.plot(x,y)
plt.title( " plot 3 " ) # plot 4: x = np.array([1, 2, 3, 4 ])
y = np.array([4, 5, 6, 7 ])
plt.subplot( 2, 2, 4 )
plt.plot(x,y)
plt.title( " plot 4 " )
plt.suptitle( " RUNOOB subplot Test " )
plt.show()
显示结果如下：
Matplotlib 散点图
我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。
scatter() 方法语法格式如下：
matplotlib . pyplot . scatter ( x , y , s = None , c = None , marker = None , cmap = None , norm = None , vmin = None , vmax = None , alpha = None , linewidths = None , *, edgecolors = None , plotnonfinite = False , data = None , ** kwargs ) 参数说明：
x，y ：长度相同的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。
s ：点的大小，默认 20，也可以是个数组，数组每个参数为对应点的大小。
c ：点的颜色，默认蓝色 'b'，也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。
marker ：点的样式，默认小圆圈 'o'。
cmap ：Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。
norm ：Normalize，默认 None，数据亮度在 0-1 之间，只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。
vmin，vmax： ：亮度设置，在 norm 参数存在时会忽略。
alpha： ：透明度设置，0-1 之间，默认 None，即不透明。
linewidths： ：标记点的长度。
edgecolors： ：颜色或颜色序列，默认为 'face'，可选值有 'face', 'none', None。
plotnonfinite： ：布尔值，设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。
**kwargs： ：其他参数。
以下实例 scatter() 函数接收长度相同的数组参数，一个用于 x 轴的值，另一个用于 y 轴上的值：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18]) plt.scatter(x, y) plt.show()
显示结果如下：
使用随机数来设置散点图：
实例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 随机数生成器的种子 np.random.seed(19680801 )
N = 50 x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = (30 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii plt.scatter(x, y, s =area, c=colors, alpha=0.5) # 设置颜色及透明度 plt.title( " RUNOOB Scatter Test " ) # 设置标题 plt.show()
显示结果如下：
颜色条 Colormap
Matplotlib 模块提供了很多可用的颜色条。
颜色条就像一个颜色列表，其中每种颜色都有一个范围从 0 到 100 的值。
下面是一个颜色条的例子：
设置颜色条需要使用 cmap 参数，默认值为 'viridis'，之后颜色值设置为 0 到 100 的数组。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6 ])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86 ])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100 ])
plt.scatter(x, y, c =colors, cmap= ' viridis ' )
plt.show()
显示结果如下：
如果要显示颜色条，需要使用 plt.colorbar() 方法：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6 ])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86 ])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100 ])
plt.scatter(x, y, c =colors, cmap= ' viridis ' )
plt.colorbar()
plt.show()
显示结果如下：
九、Matplotlib 柱形图
我们可以使用 pyplot 中的 bar() 方法来绘制柱形图。
bar() 方法语法格式如下：
matplotlib . pyplot . bar ( x , height , width = 0.8 , bottom = None , *, align = 'center' , data = None , ** kwargs ) 参数说明：
x ：浮点型数组，柱形图的 x 轴数据。
height ：浮点型数组，柱形图的高度。
width ：浮点型数组，柱形图的宽度。
bottom ：浮点型数组，底座的 y 坐标，默认 0。
align ：柱形图与 x 坐标的对齐方式，'center' 以 x 位置为中心，这是默认值。 'edge'：将柱形图的左边缘与 x 位置对齐。要对齐右边缘的条形，可以传递负数的宽度值及 align='edge'。
**kwargs： ：其他参数。
以下实例我们简单实用 bar() 来创建一个柱形图:
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
x = np.array([ " Runoob-1 " , " Runoob-2 " , " Runoob-3 " , " C-RUNOOB " ])
y = np.array([12, 22, 6, 18 ])
plt.bar(x,y)
plt.show()
显示结果如下：
垂直方向的柱形图可以使用 barh() 方法来设置：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
x = np.array([ " Runoob-1 " , " Runoob-2 " , " Runoob-3 " , " C-RUNOOB " ])
y = np.array([12, 22, 6, 18 ])
plt.barh(x,y)
plt.show()
显示结果如下：
自定义各个柱形的颜色：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
x = np.array([ " Runoob-1 " , " Runoob-2 " , " Runoob-3 " , " C-RUNOOB " ])
y = np.array([12, 22, 6, 18 ])
plt.bar(x, y, color = [ " #4CAF50 " , " red " , " hotpink " , " #556B2F " ])
plt.show()
显示结果如下：
设置柱形图宽度， bar() 方法使用 width 设置， barh() 方法使用 height 设置 height
实例
import matplotlib.pyplot as plt