鋒哥原創的Matplotlib3 Python數據可視化視頻教程：

2026版 Matplotlib3 Python 數據可視化 視頻教程(無廢話版) 玩命更新中~_嗶哩嗶哩_bilibili

課程介紹

本課程講解利用python進行數據可視化 科研繪圖-Matplotlib，學習Matplotlib圖形參數基本設置，繪圖參數及主要函數，以及Matplotlib基礎繪圖，和Matplotlib高級繪圖。

繪制條形圖(Bar)

Matplotlib 的條形圖是展示分類數據最常用的圖表之一，特別適合比較不同類別的數值大小。以下是條形圖的全面介紹及示例代碼：

一、核心功能與適用場景

條形圖類型：

• 垂直條形圖：plt.bar()

• 水平條形圖：plt.barh()

• 分組條形圖：多組數據并列比較

• 堆疊條形圖：顯示部分與整體關系

適用場景：

1. 不同類別數據的比較（產品銷量、地區收入）

2. 時間序列數據對比（月度銷售額）

3. 部分與整體關系可視化（堆疊條形圖）

plt.bar() 是 Matplotlib 中用于繪制垂直條形圖的核心函數。以下是詳細解析及示例：

基本語法：

plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, align='center', **kwargs)

參數	說明
x	條形的橫坐標位置（標量或數組）
height	條形的高度（y 軸值，標量或數組）
width	條形的寬度（默認 0.8）
bottom	條形的起始基線高度（用于堆疊條形圖，默認從 0 開始）
align	對齊方式：'center'（居中，默認）或 'edge'（左對齊）
**kwargs	其他樣式參數（顏色、邊框等）

常用 kwargs 參數

參數	說明
color / c	條形填充顏色
edgecolor/ec	邊框顏色
linewidth/lw	邊框寬度
alpha	透明度
label	圖例標簽
hatch	填充圖案（如 '///'）

我們先看一個垂直條形圖示例：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
?
# 設置matplotlib使用黑體顯示中文
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'
?
# 數據準備
categories = ['蘋果', '橙子', '香蕉', '葡萄', '芒果']
sales = [45, 32, 28, 51, 39]
?
# 創建圖形
plt.figure(figsize=(10, 6))
?
# 繪制條形圖
bars = plt.bar(categories,sales,color=['#FF6B6B', '#4ECDC4', '#FFD166', '#A06CD5', '#6CA6CD'],edgecolor='black',linewidth=1.2
)
?
# 添加數據標簽
for bar in bars:height = bar.get_height()plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2.,height + 0.5,f'{height}',ha='center',va='bottom',fontsize=10)
?
# 設置標題和標簽
plt.title('水果銷售對比', fontsize=14, pad=20)
plt.xlabel('水果類型', fontsize=12)
plt.ylabel('銷售量（千克）', fontsize=12)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
?
# 調整布局
plt.tight_layout()
plt.show()

運行效果：

我們再看一個水平條形圖示例：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
?
# 設置matplotlib使用黑體顯示中文
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'
?
# 數據準備
categories = ['蘋果', '橙子', '香蕉', '葡萄', '芒果']
sales = [45, 32, 28, 51, 39]
?
plt.figure(figsize=(10, 6))
?
# 繪制水平條形圖
bars = plt.barh(categories,sales,color='#5F9EA0',height=0.7
)
?
# 添加數據標簽
for bar in bars:width = bar.get_width()plt.text(width + 0.8,bar.get_y() + bar.get_height() / 2,f'{width}',va='center',fontsize=10)
?
plt.title('水果銷售對比', fontsize=14)
plt.xlabel('銷售量（千克）', fontsize=12)
plt.ylabel('水果類型', fontsize=12)
plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.tight_layout()
plt.show()

運行效果：