python—matplotlib库系列学习（二）：bar函数（包含xticks、yticks、savefig函数）

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python—matplotlib库系列学习（一）：plot函数（包含title、xlabel、ylabel、legend函数）_plt函数-CSDN博客

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目录

引言

bar函数

（1）简单的举例说明

 （2）参数说明

通用的图形美化

 1. xticks、yticks函数

2. savefig函数（保存当前的图片）

 总结

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引言

        由于考研，我们这个系列也好久没有更新了呜呜呜，但是之后我会继续加油嘟！同样在下面附上我参考学习的网站，大家也可以自行学习~

matplotlib — Matplotlib 3.8.2 documentationhttps://matplotlib.org/stable/api/matplotlib_configuration_api.html

bar函数

（1）简单的举例说明

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示文字
# 准备数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 5, 7, 3]
# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)
# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('简单的柱状图')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
# 展示图表
plt.show()

 （2）参数说明

#下面是说明文档给出的参数
matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
# height：条形图的高度
# width：条形图的宽度，默认值为0.8
# bottom：条形图底部的y坐标，默认值为0（就是y轴从几开始）
# align：条形图与x坐标的对齐方式。 有'center'、'edge'  默认值：'center'
# **kwargs 指的是使用其他关键字参数作为文本属性

        我们把上面的一些基本参数使用一下，举例如下ʕ•ᴥ•ʔ：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 准备数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
# 绘制柱状图
plt.bar(x , height=10 , width=0.5, bottom=100 , align='edge')
# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('简单的柱状图')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
# 展示图表
plt.show()

        我们可以看到y轴是从100开始的（bottom参数），并且实现了x轴坐标的左对齐（align参数），以及对宽度和高度的调整。

        注意：如果我们想实现x轴坐标的右对齐，需要设置一个负的宽度（width参数），举例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 准备数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
# 绘制柱状图
plt.bar(x , height=233 , width=-0.8, bottom=114514 , align='edge')
# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('简单的柱状图')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
# 展示图表
plt.show()

        除了上述的基本参数外，当然还有一些其他的参数，就不挨个举例子啦o(´^｀)o，但我会列在下面，大家有需要自取就好。只列举了一部分，完整请自行访问~

matplotlib.pyplot.bar — Matplotlib 3.8.2 documentationhttps://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html#matplotlib.pyplot.bar

Property	Description
color	柱面颜色
edgecolor	柱边框的颜色
linewidth	条形边缘的宽度，如果为0，则不绘制边缘
tick_label	柱线的刻度标签
label	标签
hatch	柱形填充符号：{'/', '\', '|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*'}
log	如果为True，则将y轴设置为对数刻度

        举例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 准备数据
x = ["a","b","c","d"]
# 绘制柱状图
plt.bar(x , height=20 , width=0.3, bottom=10 , align='edge'
        , color="#00CED1" , hatch='/' , edgecolor="black" ,
        linewidth="5")
# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('简单的柱状图')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
# 展示图表
plt.show()

        在结合之前学习的内容完善一下： 

import matplotlib.pyplot as plt
fruits = ['apple', 'blueberry', 'cherry', 'orange']
counts = [40, 100, 30, 55]
bar_colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange']
#绘制柱状
plt.bar(fruits, counts, color=bar_colors)
#给y轴命名
plt.ylabel('fruit supply')
#添加标题
plt.title('Fruit')
#展示图形
plt.show()

通用的图形美化

 1. xticks、yticks函数

         获取或设置x，y轴的当前刻度位置和标签，它们的参数如下：

matplotlib.pyplot.xticks（ticks=None， labels=None， *， minor=False， **kwargs)
# ticks  X轴刻度间隔
# labels 每个间隔的显示标签
# minor  如果设置成False，获取/设置主要刻度/标签；如果设置成True，获取/设置次要刻度/标签
# **kwargs 指的是使用其他关键字参数作为文本属性

        其中yticks和上面xticks是一个道理，举个栗子：

import matplotlib.pyplot as plt
#柱体的标签
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
#柱体的高度
values = [10, 15, 7, 12, 9]
#柱体的索引
x = range(len(labels))
#绘制柱状图
plt.bar(x, values)
#设置x轴标签和刻度
plt.xticks(x, labels)
#设置y轴刻度范围
plt.yticks(range(0, max(values) + 6, 5))
#添加柱体高度的数值标注
for i, value in enumerate(values):
    plt.text(i, value + 0.5, str(value), ha='center')
#添加x轴和y轴标签
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
#添加标题
plt.title('Bar Chart')
#显示图表
plt.show()

2. savefig函数（保存当前的图片）

savefig(fname, *, transparent=None, dpi='figure', format=None,
        metadata=None, bbox_inches=None, pad_inches=0.1,
        facecolor='auto', edgecolor='auto', backend=None,
        **kwargs
       )

fname	输出文件的名称。字符串、类路径对象或类二进制对象，必备参数 （1）如果设置了format参数，文件按照format参数格式输出，文件名为fname。注意，如果文件名不会再追加format参数对应的扩展名或更改fname中的扩展名。因此可能出现文件扩展名与实际输出格式不一致的情况 （2）如果没有设置format参数，当fname中包含扩展名时，会直接直接使用扩展名对应的格式输出（注意，扩展名如果不是支持的格式，将会抛出异常），当fname中不包含扩展名时，会直接按rcParams["savefig.format"]值（默认为png）输出，并将扩展名追加至fname
transparent	如果为True，轴线补丁都将是透明的；除非通过 kwargs 指定了面色、边色，否则图形补丁也将是透明的 如果设置为False则没有影响，轴线和图形补丁的颜色保持不变（除非通过关键字参数指定了图形补丁，否则将使用这些颜色） 退出此函数后，这些补丁的透明度将恢复为原始值
dpi	输出图像的分辨率（每英寸的像素点数），如果是 “figure”，则使用“figure”的dpi值
format	文件格式，例如 "png"、"pdf"、"svg"等，未设置时的行为记录在 fname 下
metadata	用于存储图像元数据的键值对
bbox_inches	以英寸为单位的边界框：只保存图形的给定部分。如果为“tight”，则尝试找出图形的紧边界框。
pad_inches	当 bbox_inches 为“tight”时，图形周围以英寸为单位的填充量
facecolor	图片的背景颜色，若为“auto”，则使用当前的背景颜色
edgecolor	图片的边框颜色，若为“auto”，则使用当前的边框颜色
backend	使用非默认后端来渲染文件

        举个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(14)
y = np.sin(x / 2)
plt.step(x, y + 2, label='pre (default)')
plt.plot(x, y + 2, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.step(x, y + 1, where='mid', label='mid')
plt.plot(x, y + 1, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.step(x, y, where='post', label='post')
plt.plot(x, y, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.grid(axis='x', color='0.95')
plt.legend(title='Parameter where:')
plt.title('plt.step(where=...)')
plt.show()
plt.savefig("save the picture.png", dpi=300)#！！！！！！！！！！！！！！！！

        图形就被保存在下面了~ 然后再电脑里去找这个图片所在的文件夹就可以辣~

 总结

        我写的文章更多是面向萌新小白的（ps.因为画的图都比较简单hahahaha）

        当然，上述的学习还有很多函数可以完善我们的图形，我们留在下一次的文章进行说明，并且会讲一个新的图形函数。

        希望大家发现问题可以及时指出，我也是在不断学习进步中~~~ 谢谢大家的观看，如果帮到了你还请点个赞~

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