( 图表 ) 长条图

这篇教学会使用 matplotlib pyplot 模组里的 bar() 和 barh() 方法，将数据绘制成长条图 ( Bar Chart )，并进一步介绍 polt 的相关用法 ( bar() 绘制垂直长条图，barh() 绘制水平长条图 )。

本篇使用的 Python 版本为 3.7.12，所有范例可使用 Google Colab 实作，不用安装任何软件 ( 参考：使用 Google Colab )

import matplotlib

要进行本篇的范例，必须先加载 matplotlib 函数库的 pyplot 模组，范例将其独立命名为 plt。

import matplotlib.pyplot as plt

pyplot.bar() 参数说明

pyplot.bar() 常用的参数如下表所示 ( 完整参数参考：matplotlib.pyplot.bar、matplotlib.pyplot.barh )：

绘制第一张长条图

下方的程序码，会画出一张垂直的的长条图。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]        # 水平資料點
h = [10,20,30,40,50]   # 高度
plt.bar(x,h)
plt.show()

如果将上方的程序码，加入一些参数的设定，就能让长条图看起来更多变化。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
h = [10,20,30,40,50]
color = ['r','b','g','y','m']   # 顏色數據
label = ['a','b','c','d','e']   # 標籤數據
plt.bar(x,h,color=color,tick_label=label,width=0.5)  # 加入顏色、標籤和寬度參數
plt.show()

将 bar() 改为 barh()，就会变成水平的长条图 ( 注意如果改成水平长条图，参数 width 要改成 height )。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
h = [10,20,30,40,50]
color = ['r','b','g','y','m']
label = ['a','b','c','d','e']
plt.barh(x,h,color=color,tick_label=label,height=0.5)  # 改成 barh
plt.show()

两组数据的长条图

如果有两组数据需要同时呈现，可以调整长条图的对齐位置，并计算两组数据之间的位置，就能实现同时出现的长条图 ( 如果要显示更多组数据，则需透过绘制座标轴的方式处理 )。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
x2 = [0.8,1.8,2.8,3.8,4.8]   # 因為長條圖寬度 0.4，所以位移距離為除以 2 為 0.2
h = [10,20,30,40,50]         # 第一組數據高度
h2 = [20,10,40,50,30]        # 第二組數據高度
plt.bar(x,h,color='b',width=0.4, align='edge')  # 第一組數據靠左邊緣對齊
plt.bar(x2,h2,color='r',width=0.4)              # 第二組數據置中對齊
plt.show()

将 bar() 改为 barh()，就会变成水平的长条图 ( 注意如果改成水平长条图，参数 width 要改成 height )。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
x2 = [0.8,1.8,2.8,3.8,4.8]
h = [10,20,30,40,50]
h2 = [20,10,40,50,30]
plt.barh(x,h,color='b',height=0.4, align='edge')  # 改成 barh
plt.barh(x2,h2,color='r',height=0.4)              # 改成 barh
plt.show()

搭配 NumPy 绘制长条图

由于 matplotlib 能完美的和 NumPy 整合，所以能透过 NumPy 强大的处理或产生数据能力，快速产生许多绘图用的数据，下方的例子，使用 NumPy 产生 100～1000 随机五个数字，使用 matplotlib 绘制出结果。

参考：random.randint()

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
h = random.randint(100,1000,5)
plt.bar(x,h)
plt.show()

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