Matplotlib -Balkendiagramm

Der Mensch kann das visuelle Vergleich zur Textform mehr verstehen. Deshalb empfehlen Menschen immer, das Big Data -Diagramm zu zeichnen, um sie sehr einfach zu verstehen. Es gibt verschiedene Arten von Grafiken auf dem Markt wie Balkendiagramme, Histogramme, Kreisdiagramme usw. Diese verschiedenen Grafiken werden gemäß Datensatz und Anforderungen verwendet. Wenn Sie beispielsweise einen Datensatz der Unternehmensleistung aus den letzten 10 Jahren haben, enthält das Bar -Diagramm -Diagramm mehr Informationen über das Wachstum des Unternehmens. So hängt die Grafikauswahl vom Datensatz und den Anforderungen ab.

Wenn Sie Datenwissenschaftler sind, müssen Sie manchmal die Big Data verarbeiten. In diesen Big Data verarbeiten Sie die Daten, analysieren die Daten und generieren dann den Bericht dazu. Um den Bericht dazu zu erstellen, müssen Sie ein klares Bild der Daten benötigen, und hier sind die Grafiken vorhanden.

In diesem Artikel werden wir erklären, wie man das benutzt Matplotlib -Bar -Chat in Python.

Wir können die kategorialen Daten verwenden, um das Balkendiagramm in Python darzustellen. Das Balkendiagramm kann horizontal oder vertikal sein, was von Ihrem Design -Weg abhängt. Die Höhen der Balkendiagramme hängen von den Datenpunkten des Datensatzes ab, da Datenpunkte direkt zur Höhe oder Länge des Balkendiagramms proportional sind.

Schritte zum Erstellen eines Balkendiagramms in Python:

Schritt 1. Installieren Sie die erforderliche Bibliothek.

Wir müssen zuerst die Matplotlib -Bibliothek in Python installieren. Dafür müssen wir den folgenden Befehl im Terminal ausführen:

PIP Installieren Sie Matplotlib

Schritt 2: Jetzt ist der nächste Schritt, den Datensatz zu sammeln. Für den Dummy habe ich gerade einen kleinen Datensatz erstellt, um das Balkendiagramm anzuzeigen. Dieser Datensatz ist nur ein Dummy und nicht der tatsächliche wahre Wert.

Land	Das BIP pro Kopf
Singapur	55000
Kanada	52000
USA	62000
Katar	69000
Saudi-Arabien	57000

Schritt 3: Im obigen Datensatz müssen wir in Python lesen, um ihn zu verwenden. Für die Demo erstelle ich jedoch direkt eine Liste des oben genannten Datensatzes. In der Codierung müssen wir diesen Datensatz jedoch aus der Bibliothek wie Pandas, Read_CSV usw. lesen.

Land = ['Singapur', 'Kanada', 'USA', 'Katar', 'Saudi -Arabien']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]

Schritt 4: Jetzt werden wir das Balkendiagramm zeichnen. Dafür müssen wir die Details der X-Achse und der Y-Achse wie unten gezeigt eingeben. Das folgende ist nur eine Vorlage oder Blaupause, um ein Balkendiagramm in Python mit dem Matplotlib -Paket zu erstellen.

ImportMatPlotlib.pyplotasplt
PLT.Bar (x-Achse, y-Achse)
PLT.Titel ('Bar -Diagramm -Titel Name')
PLT.XLabel ('X-Achse-Name')
PLT.ylabel ('y-achse Name')
PLT.zeigen()

Zeile 3: Wir müssen zwei Datensätze in die PLT weitergeben.bar () Methode. Die bar () -Methode hat auch einige andere Parameter, mit denen wir die Grafik anpassen können. Derzeit konzentrieren wir uns auf die Standardmethode.

Zeile 4: Diese PLT.Der Titel wird verwendet, um den Titel der Grafik anzuzeigen.

Zeile 5: PLT.XLabel wird verwendet, um den Labelnamen auf der X-Achse anzuzeigen.

Zeile 6: PLT.Ylabel wird verwendet, um den Labelnamen auf der Y-Achse anzuzeigen.

Zeile 7: Dies zeigt das Balkendiagramm auf dem Bildschirm mit allen oben genannten Einstellungen.

Beispiel 1: Balkendiagramm mit Standardeinstellungen

Die vollständigen Schritte zusammen sehen in Python nach unten aus:

# Demo_Country_GDP_PERCAPITA.py
ImportMatPlotlib.pyplotasplt
Land = ['Singapur', 'Kanada', 'USA', 'Katar', 'Saudi -Arabien']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
PLT.Bar (Land, GDP_PERCAPITA)
PLT.Titel ('Demo -Bar -Chart')
PLT.xlabel ('Land')
PLT.ylabel ('GDP_PERCAPITA')
PLT.zeigen()

Ausgang: Demo_Country_GDP_PERCAPITA.py

Zeile 1 bis 5: Wir importieren die Matplotlib.Pyplot -Paket. Wir haben auch zwei Listen (Country, GDP_perCapita) für die X-Achse und die Y-Achse erstellt.

Zeile 7: Wir übergeben diese beiden Listen als Parameter in die PLT.bar () Methode.

Zeile 8 bis 11: Wir setzen die X-Achsen- und Y-A-Achse-Etikettennamen. Wir haben auch den Titelnamen des Balkendiagramms festgelegt und endlich das Diagramm zeichnen, das im obigen angezeigt wird.

Die obige Methode ist die Standardmethode, und wir übergeben nur unsere X-Achse und Y-Achse. Wir können aber auch unser Diagramm und unser Format färben. Das ist alles, was wir voraus sehen werden.

Beispiel 2: Balkendiagramme mit benutzerdefinierter Breite des Rechteckbalkens

Wir können auch die Breite des Balkendiagramms ändern. Die Standard -Balkendiagrammbreite beträgt 0.8, aber wenn wir weniger Breite des Rechteckstabs brauchen, können wir den Breitenwert verringern. Und das gleiche können den Wert von 0 erhöhen.8 bis größer, wenn wir die Breite der Stange erhöhen müssen. In diesem Fall werden wir diesen Parameter der Breite sehen. Wir werden denselben Python -Code wie in Beispiel 1 verwenden.

# bar_chart_width.py
# Importieren Sie den Matplotlib.Pyplot -Paket
ImportMatPlotlib.pyplotasplt
# Zwei Listen für X-Achse und y-Achse erstellt
Land = ['Singapur', 'Kanada', 'USA', 'Katar', 'Saudi -Arabien']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
# Übergeben Sie beide Listen in die bar () -Methode und hier ändern wir die Breitegröße
#Value von 0.8 (Standard) bis 0.5
PLT.Bar (Land, GDP_PERCAPITA, WEDTH = 0.5)
# Legen Sie den Titelnamen fest
PLT.Titel ('Demo -Balkendiagrammgröße')
# Legen Sie den Xlable -Namen fest
PLT.xlabel ('Land')
# Setzen Sie den Ylabel -Namen
PLT.ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Zeichnen Sie die Grafik
PLT.zeigen()

Zeile 4 bis 8: Wir importieren die Matplotlib.Pyplot -Paket. Wir haben auch zwei Listen (Country, GDP_perCapita) für die X-Achse und die Y-Achse erstellt.

Zeile 11: Wir übergeben diese beiden Listen als Parameter in die PLT.bar () Methode. Wir setzen auch die Breite = 0.5. Dieser Wert ändert den Standard -Breitenwert, der 0 ist.8.

Zeile 14 bis 23: Wir setzen die X-Achsen- und Y-A-Achse-Etikettennamen. Wir haben auch den Titelnamen des Balkendiagramms festgelegt und endlich die unten angegebene Grafik zeichnen. Die folgende Größe der Balkendiagramme wird nun verringert.

Ausgang: bar_chart_width.py

Das folgende Balkendiagramm ist die Ausgabe. Wir können sehen, dass die Größe der Balkendiagrammbreite nun dünner ist.

Beispiel 3: Ändern Sie die Farbe des Balkendiagramms

Wir können auch die Farbe des Balkendiagramms ändern. Dafür müssen wir jeden Farbnamen mit dem Schlüsselwort color = colour_name in die bar () -Methode übergeben, wie unten gezeigt. Dadurch wird die Farbe des Balkendiagramms von der Standardfarbe in den übergebenen Farbnamen verändert.

# bar_chart_change_color_1.py
# Importieren Sie den Matplotlib.Pyplot -Paket
ImportMatPlotlib.pyplotasplt
# Zwei Listen für X-Achse und y-Achse erstellt
Land = ['Singapur', 'Kanada', 'USA', 'Katar', 'Saudi -Arabien']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
# Geben Sie beide Listen an die bar () -Methode über, und hier ändern wir die Breite
# Größenwert von 0.8 (Standard) bis 0.5 und die Farbe = grün
PLT.Bar (Land, GDP_PERCAPITA, WEDTH = 0.5, color = 'grün')
# Legen Sie den Titelnamen fest
PLT.Titel ('Demo -Balkendiagramm ändern die Farbe')
# Legen Sie den Xlable -Namen fest
PLT.xlabel ('Land')
# Setzen Sie den Ylabel -Namen
PLT.ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Zeichnen Sie die Grafik
PLT.zeigen()

Zeile 4 bis 8: Wir importieren die Matplotlib.Pyplot -Paket. Wir haben auch zwei Listen (Country, GDP_perCapita) für die X-Achse und die Y-Achse erstellt.

Zeile 13: Wir übergeben diese beiden Listen als Parameter in die PLT.bar () Methode. Wir setzen auch die Breite = 0.5. Dieser Wert ändert den Standard -Breitenwert, der 0 ist.8. Wir haben noch eine Parameterfarbe übergeben. Dieser Farbparameter hilft uns, die Farbe des Balkendiagramms zu ändern.

Zeile 16 bis 25: Wir setzen die X-Achsen- und Y-A-Achse-Etikettennamen. Wir haben auch den Titelnamen des Balkendiagramms festgelegt und endlich die unten angegebene Grafik zeichnen. Die folgende Balkendiagrammfarbe wird jetzt geändert.

Ausgang: bar_chart_change_color_1.py

Das folgende Balkendiagramm ist die Ausgabe. Wir sehen. Sie können also jede Farbe übergeben, und die bar () -Methode zeigt den Diagramm mit derselben Farbe an, die Sie in diese übergeben haben.

Beispiel 4: Ändern Sie die Farbe jedes Balkendiagramms

Wir können auch die Farbe jedes Rechteck -Balkendiagramms ändern. Wir müssen eine Liste von Farben erstellen, die wir anwenden möchten, und diese Liste dann mit anderen Parametern wie dem folgenden Code an die bar () -Methode weitergeben.

# bar_chart_change_color_2.py
# Importieren Sie den Matplotlib.Pyplot -Paket
ImportMatPlotlib.pyplotasplt
# Zwei Listen für X-Achse und y-Achse erstellt
Land = ['Singapur', 'Kanada', 'USA', 'Katar', 'Saudi -Arabien']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
Farben = ['lila', 'gold', 'rot', 'grün', 'blau']
# Geben Sie beide Listen an die bar () -Methode über und hier ändern wir die Breite
# Größenwert von 0.8 (Standard) bis 0.5
PLT.Bar (Land, GDP_PERCAPITA, WEDTH = 0.5, Farbe = Farben)
# Legen Sie den Titelnamen fest
PLT.Titel ('Demo -Balkendiagramm -Farbe der Farbe jedes Rechteckbalkens')
# Legen Sie den Xlable -Namen fest
PLT.xlabel ('Land')
# Setzen Sie den Ylabel -Namen
PLT.ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Zeichnen Sie die Grafik
PLT.zeigen()

Zeile 4 bis 8: Wir importieren die Matplotlib.Pyplot -Paket. Wir haben auch zwei Listen (Country, GDP_perCapita) für die X-Achse und die Y-Achse erstellt.

Zeile 9: Wir haben eine andere Farbnamenliste erstellt und werden sie als Parameter in die bar () -Methode übergeben.

Zeile 13: Wir übergeben diese beiden Listen als Parameter in die PLT.bar () Methode. Wir setzen auch die Breite = 0.5. Dieser Wert ändert den Standard -Breitenwert, der 0 ist.8. Wir haben noch eine Parameterfarbe übergeben. Dieser Farbparameter hilft uns, die Farbe jedes Balkendiagramms zu ändern.

Zeile 16 bis 25: Wir setzen die X-Achsen- und Y-A-Achse-Etikettennamen. Wir haben auch den Titelnamen des Balkendiagramms festgelegt und endlich die unten angegebene Grafik zeichnen. Die folgende Größe der Balkendiagramme wird nun verringert.

Ausgang: bar_chart_change_color_2.py

Das folgende Balkendiagramm ist die Ausgabe. Die Balkendiagrammfarbe wird in unterschiedliche Farben geändert, nicht in eine einzelne Farbe gemäß den Farblistenwerten.

Beispiel 5: Balkendiagramme Diagramm in sortierter Reihenfolge

Wir können das Balkendiagramm -Diagramm auch in sortierter Reihenfolge anzeigen. Dafür müssen wir die Daten sortieren, bevor wir wie unten gezeigt an die bar () -Methode weitergeben:

# bar_chart_sorted_order.py
# Importieren Sie den Matplotlib.Pyplot -Paket
ImportMatPlotlib.pyplotasplt
# Zwei Listen für X-Achse und y-Achse erstellt
Land = ['Singapur', 'Kanada', 'USA', 'Katar', 'Saudi -Arabien']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
Farben = ['lila', 'gold', 'rot', 'grün', 'blau']
# Sortieren Sie die Listen
GDP_SORTED = sortiert (GDP_PERCAPITA)
Country_Ordered = [x für _, x Insortiert (ZIP (GDP_PERCAPITA, COUNTY)]]]
print ("Country_Ordered", Country_Ordered)
# Geben Sie beide Listen an die bar () -Methode über, und hier ändern wir die Breite
# Größenwert von 0.8 (Standard) bis 0.5
PLT.bar (Country_Ordered, GDP_Sorted, width = 0.5, Farbe = Farben)
# Legen Sie den Titelnamen fest
PLT.Titel ('Demo -Bar -Diagramm sortierter Order')
# Legen Sie den Xlable -Namen fest
PLT.xlabel ('Land')
# Setzen Sie den Ylabel -Namen
PLT.ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Zeichnen Sie die Grafik
PLT.zeigen()

Zeile 4 bis 8: Wir importieren die Matplotlib.Pyplot -Paket. Wir haben auch zwei Listen (Country, GDP_perCapita) für die X-Achse und die Y-Achse erstellt.

Zeile 9: Wir haben eine andere Farbnamenliste erstellt und werden sie in den Parameter bar () übergeben.

Zeile 12 bis 15: Wir sortieren zuerst die BIP -Werte des Landes und sortieren dann den Ländernamen nach ihrem BIP -Wert mit der ZIP () -Methode. Und dann drucken wir die Variable von Country_Ordered zur Bestätigung und erhalten den Ländernamen in einer sortierten Reihenfolge, wie unten gezeigt:

Country_Ordered ['Kanada', 'Singapur', 'Saudi -Arabien', 'USA', 'Katar']

Jetzt haben wir beide Werte in sortierter Reihenfolge. Also werden wir diese sortierten Listen als Parameter an die bar () -Methode übergeben.

Zeile 20: Wir übergeben diese beiden sortierten Listen als Parameter in die PLT.bar () Methode. Wir setzen auch die Breite = 0.5. Dieser Wert ändert den Standard -Breitenwert, der 0 ist.8. Wir haben noch eine Parameterfarbe übergeben. Dieser Farbparameter hilft uns, die Farbe jedes Balkendiagramms zu ändern.

Zeile 23 bis 32: Wir setzen die X-Achsen- und Y-A-Achse-Etikettennamen. Wir haben auch den Titelnamen des Balkendiagramms festgelegt und endlich die unten angegebene Grafik zeichnen. Die folgende Größe der Balkendiagramme wird nun verringert.

Ausgang: bar_chart_sorted_order.py

Das folgende Balkendiagramm ist die Ausgabe. Wir können sehen, dass jetzt das Balkendiagramm in sortierter Reihenfolge ist.

Beispiel 6: Balkendiagramm mit Gitterlinien

Wir können die Gitterlinien auch im Balkendiagramm mit der Funktion Grid () hinzufügen. Diese Gitterlinienfunktion akzeptiert auch verschiedene Parameter wie Farbe, Linienbreite, Lebensstil usw. Wir werden also denselben Code mit der Grid () -Funktion implementieren.

# bar_chart_with_grid.py
# Importieren Sie den Matplotlib.Pyplot -Paket
ImportMatPlotlib.pyplotasplt
# Zwei Listen für X-Achse und y-Achse erstellt
Land = ['Singapur', 'Kanada', 'USA', 'Katar', 'Saudi -Arabien']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
Farben = ['lila', 'gold', 'rot', 'grün', 'blau']
# Geben Sie beide Listen an die bar () -Methode über und hier ändern wir die Breite
# Größenwert von 0.8 (Standard) bis 0.5
PLT.Bar (Land, GDP_PERCAPITA, WEDTH = 0.5, Farbe = Farben)
PLT.grid (color = '#9545ab', linestyle = '-', linewidth = 2, axis = 'y', alpha = 0.7)
# Legen Sie den Titelnamen fest
PLT.Titel ('Demo -Bar -Diagramm mit Gitter')
# Legen Sie den Xlable -Namen fest
PLT.xlabel ('Land')
# Setzen Sie den Ylabel -Namen
PLT.ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Zeichnen Sie die Grafik
PLT.zeigen()

Der obige Code ähnelt beispielsweise nein. 4. Die einzige Änderung liegt in dem obigen Python -Code befindet sich an der Zeile Nummer 14. In Zeile 14 haben wir eine Grid () -Funktion hinzugefügt, und innerhalb davon übergeben wir verschiedene Linienparameter.

Und wenn wir den obigen Code ausführen, erhalten wir die Ausgabe wie unten:

Beispiel 7: Horizontales Balkendiagramm

Wir können das Balkendiagramm auch horizontal anzeigen. Dafür müssen wir verwenden PLT.Barh anstatt PLT.Bar

# Horizontal_demo.py
# Importieren Sie das erforderliche Paket
ImportMatPlotlib.pyplotasplt
# Erstellt zwei Dummy-Listen für X-Achse und Y-Achse
Land = ['Singapur', 'Kanada', 'USA', 'Katar', 'Saudi -Arabien']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
# Wir verwenden hier Barh () -Methode (horizontal) nicht bar () Methode
PLT.Barh (Land, GDP_PERCAPITA)
# Legen Sie den Titel des Balkendiagramms fest
PLT.Titel ('Demo Horizontal Balkendiagramm')
# Legen Sie das XLable und das Ylabel des Balkendiagramms fest
PLT.xlabel ('Land')
PLT.ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Zeigen Sie schließlich die Grafik an
PLT.zeigen()

Zeile 11: Wir verwenden die PLT.Barh () Methode für die horizontale Methode.

Die folgende Ausgabe zeigt den obigen Code an.

Ausgang: Horizontal_demo.py

Abschluss: In diesem Artikel wurde gezeigt, wie das Balkendiagramm aus dem Matplotlib erstellt wird.Pyplot. Wir haben auch verschiedene Parameter gesehen, die wir in der Funktion bar () verwenden können. Diese Parameter können unseren Diagramm sehr professionell aussehen, z. B. die Farbe, die Breite des Balkens, die horizontale oder vertikale Anzeige usw. usw. Im nächsten Artikel untersuchen wir mehr über Matplotlib.

Der Code für diesen Artikel ist unter dem folgenden GitHub -Link verfügbar:

https: // github.com/Shekharpandey89/How-to-Use-matplotlib-Bar-Chart