带有水平位置的条形图介绍

条形图是数据可视化中一种重要的图形展示方式，其直观性和易于理解性得到了广泛应用。其中带有水平位置的条形图则是一种更加直观的条形图，可以更加清晰地显示数据的比较结果。本文将介绍如何使用Python中的matplotlib绘制带有水平位置的条形图。

数据准备

在绘制条形图之前需要先准备好需要展示的数据，例如以下数据：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Lucy', 'Jason', 'Lily', 'Mike'], 
                     'Score': [75, 60, 82, 90, 70]})

数据中包含五个人的姓名和对应的分数。

绘制带有水平位置的条形图

使用matplotlib绘制带有水平位置的条形图，可通过以下步骤实现：

1. 导入matplotlib库和对应的模块

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 创建画布和子图

fig, ax = plt.subplots()

3. 设置水平位置和条形图高度

y_pos = np.arange(len(data['Name']))
heights = data['Score']

4. 绘制条形图

ax.barh(y_pos, heights)

5. 设置y轴标签和刻度

ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_yticklabels(data['Name'])

6. 添加x轴标签和标题

ax.set_xlabel('Score')
ax.set_title('Students scores')

7. 显示图形

plt.show()

完整代码

以下是绘制带有水平位置的条形图的完整代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Lucy', 'Jason', 'Lily', 'Mike'], 
                     'Score': [75, 60, 82, 90, 70]})

fig, ax = plt.subplots()

y_pos = np.arange(len(data['Name']))
heights = data['Score']

ax.barh(y_pos, heights)

ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_yticklabels(data['Name'])

ax.set_xlabel('Score')
ax.set_title('Students scores')

plt.show()

结论

使用matplotlib绘制带有水平位置的条形图可以更加清晰地展示数据的比较结果，方便人们更加直观地理解数据。