Matplotlib数据可视化之条形图绘制plt.bar()
上一篇我们讲到了折线图的绘制，下来来说一下条形图绘制…
码上…
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
N = 5
y = [20, 30, 10, 25, 15]
index = np.arange(N)
plt.bar(left=index, height=y)
plt.show()
这是最简单的条形图例子，下面我们来分析一下…
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
这两行代码是对我们需要使用的包的导入，注意我们在这里用到了numpy这个第三方包，下面来大概介绍一下…
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：
一个强大的N维数组对象 ndarray
广播功能函数
整合 C/C++/Fortran 代码的工具
线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
Matplotlib经常和numpy结合使用，因此想要学习matplotlib也需要掌握一定的numpy才可，关于numpy将会在后续文章中写到…
N = 5
y = [20, 30, 10, 25, 15]
对数据进行保存…
index = np.arange(N)
np.arange()可以返回指定步长，指定个数的数，有关用法如下：
参数个数情况： np.arange()函数分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况
1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。
2）两个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，步长取默认值1。
3）三个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，第三个参数为步长。其中步长支持小数。
plt.bar(left=index, height=y)
plt.show()
生成条形图并引出界面，效果如下：
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作者：HangoverLG
