長條圖 Bar Chart

這篇教學會使用 matplotlib pyplot 模組裡的 bar() 和 barh() 方法，將資料繪製成長條圖 ( Bar Chart )，並進一步介紹 polt 的相關用法 ( bar() 繪製垂直長條圖，barh() 繪製水平長條圖 )。

本篇使用的 Python 版本為 3.7.12，所有範例可使用 Google Colab 實作，不用安裝任何軟體 ( 參考：使用 Google Colab )

import matplotlib

要進行本篇的範例，必須先載入 matplotlib 函式庫的 pyplot 模組，範例將其獨立命名為 plt。

import matplotlib.pyplot as plt

pyplot.bar() 參數說明

pyplot.bar() 常用的參數如下表所示 ( 完整參數參考：matplotlib.pyplot.bar、matplotlib.pyplot.barh )：

繪製第一張長條圖

下方的程式碼，會畫出一張垂直的的長條圖。

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()

如果將上方的程式碼，加入一些參數的設定，就能讓長條圖看起來更多變化。

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()

將 bar() 改為 barh()，就會變成水平的長條圖 ( 注意如果改成水平長條圖，參數 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()

兩組數據的長條圖

如果有兩組數據需要同時呈現，可以調整長條圖的對齊位置，並計算兩組數據之間的位置，就能實現同時出現的長條圖 ( 如果要顯示更多組數據，則需透過繪製座標軸的方式處理 )。

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()

將 bar() 改為 barh()，就會變成水平的長條圖 ( 注意如果改成水平長條圖，參數 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 繪製長條圖

由於 matplotlib 能完美的和 NumPy 整合，所以能透過 NumPy 強大的處理或產生數據能力，快速產生許多繪圖用的數據，下方的例子，使用 NumPy 產生 100～1000 隨機五個數字，使用 matplotlib 繪製出結果。

參考：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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