Python怎么绘制多因子柱状图

今天小编给大家分享一下Python怎么绘制多因子柱状图的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

绘图教程

1.打开Spyder软件，我们导入相应的库，以及生成一组数据。（一开始作图的时候，先不要想那么多，跟着敲代码就行）

## 导入相应的库(包)import numpy as np     # 生成数据的包import matplotlib.pyplot as plt    #作图的包# 生成一组数据x = np.arange(5)y = [1, 5, 2, 3, 7]y1 = [4, 6, 3, 5, 9]

2.查看一下数值

print(x,y,y1)

3.开始作图，下面是作图代码，照着敲一下，找找感觉，此时图形已经成型

###plt.bar(# 设置x和y        x,y,           # 设置柱子宽度        width=0.3,                        # 设置柱子颜色       color = "red",                         # 设置legend的名称       label = "y")    plt.bar(x+0.3,y1,        width = 0.3,        color = "green",        label = "y1")# 设置x轴tick的位置plt.xticks(x+0.3/2,x) # 显示legend  plt.legend()            # 设置x的标签plt.xlabel(# x标签的名称          "x_names",                         # x标签的字体大小          size = 12,                         # x标签的字体颜色          color = "blue") plt.ylabel("y_names",           size = 12,           color = "blue")# y轴的范围（x轴的范围只需要将y变为x即可）plt.ylim(0,10)# 显示图形plt.show()

4.目前做的事两列的因子，如果我们有三个，或者多个呢？下面我们假设有三个数据，更改相应的参数后，绘图如下

# 增加一列数据y2 = [5,3,7,9,6]plt.bar(x,y,        width=0.3,        color = "red",        label = "y")plt.bar(x+0.3,y1,        width = 0.3,        color = "green",        label = "y1")# 新增绘图部分plt.bar(x+0.6,y2,        width = 0.3,        color = "blue",        label = "y1")# 需要更改的部分plt.xticks(x+0.6/2,x) plt.legend()         plt.xlabel("x_names",            size = 12,           color = "blue") plt.ylabel("y_names",           size = 12,           color = "blue")plt.ylim(0,10)plt.show()

5.使用hatch参数，可以对柱子进行填充如：hatch = "/"，此外有其他填充形状，如’/', ‘’, ‘|’, ‘-’, ‘+’, ‘x’, ‘o’, ‘O’, ‘.’, ‘*’，比如我们使用该参数对柱子进行填充，看看效果

plt.bar(x,y,        width=0.28,        color = "red",        label = "y",        # 填充形状       hatch = "//")plt.bar(x+0.3,y1,        width = 0.28,        color = "green",        label = "y1",        # 填充形状       hatch = ".")plt.bar(x+0.6,y2,        width = 0.28,        color = "blue",        label = "y1",        # 填充形状       hatch = "-")plt.xticks(x+0.6/2,x) plt.legend()         plt.xlabel("x_names",            size = 12,           color = "blue") plt.ylabel("y_names",           size = 12,           color = "blue")plt.ylim(0,10)plt.show()

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