35岁职场危机：普通人如何应对与突破？

Python绘制的条形图数据过多怎么办？

应该清除。

1无效数据消除。
数据都是有效数据，但是你不想显示太多异常数据，所以拒绝。

如何用Python绘制简单的条形图？matplotlib的使用在这里是不可或缺的。

条形图是数据可视化中最基本、应用最广泛的图表，这里简单解释一下：条形图也叫条形图（英文：barChart）。
（英文：bargraph），条形图，条形图，柱形图，条形图，是一种矩形长度可变的统计图表。
条形图用于比较仅一个变量的两个或多个值（在不同时间或条件下），通常用于分析小型数据集。
条形图还可以水平排列或以多个维度显示。

那么简单的条形图是什么样的？

当当！什么时候！什么时候！如下图所示：

由于这是最简单的条形图，实际上，条形图函数plt.bar()有很多参数设置可以探索，而折线图函数plt.plot的探索()有兴趣的孩子可以自己探索。

按照条形的长度顺序显示

当然，其他设置也是可以的，比如上图中的线条由于x-不对齐轴。
数据按学校名称排序是否可以按结果排序？即所有四边形按从最长到最短的顺序还是从最短到最长的顺序排列？

当然！这里需要强调的是，条形的高度等信息来自于原始数据，如果要改变条形的顺序，就需要改变图像的来源。

将初始数据反转后，抓取前十个数据，将它们分配给data_yuwen，并将它们传递给绘图函数plt.bar()作为新的数据源以进行不同。

先看看数据是什么样的：

基于这个数据源的图表如下，因为要绘制图表使用的数据按下载顺序排序。
，条形图就创建完成了，条形图也按降序显示：

大多数时候，我们常见的条形图还有另外一种表现形式，就是比较流行的动态条形图。
了解plt.bar()的主要参数

其实，只要知道plt.bar()中主要参数的作用，并不是什么难事！条形图函数中有五个主要参数，分别是x、高度、宽度、底部和方向。
其中x控制每个bar在x轴上的位置，height控制每个bar的长度，width控制每个bar的宽度，bottom控制每个bar在y方向的起始位置-axis条的方向是垂直或水平。

通过一个小例子来理解这些参数的作用：-

以上几行代码的图形输出如下：

代码与。
实际输出条形图中各个关键参数的作用是不是一目了然？

水平条形图

了解了这些参数的作用后，将垂直条形图转换为水平条形图并不困难！

需要将所有条形在x轴上的位置设置为0，即把所有条形绘制在左侧，因为是水平条形图，条形的宽度显示正好是数据的大小，将width参数设置为主数据上的中文点，bottom控制y轴方向上每个条形的起始位置，设置bottom=range(10)。
为了避免条形重叠，设置每个条形的起始位置，y轴上的长度控制每个条形的长度，为了衡量缺失数据的含义，可以设置垂直，将条形的方向设置为水平，也就是说，位置=“水平”。

温馨提示：数据和标签必须匹配，即plt.bar()的关键数据必须与plt.yticks()输出的标签匹配一次。

上面代码生成的条形图如下：

上面生成水平条形图的方法稍微复杂一点，感觉和它。
画一个水平条形图，表示人们对你平时的了解改变意识会这么反人类吗？

当然不是，有一种更简单的方法来绘制水平条，因为我们从一开始就不使用这种简单的方法，是为了让每个人都了解水平条的尺寸。
图表。

plt.barh()函数专门用于绘制水平条形图。
主要参数：

y控制y轴上显示的标签的来源。
，width控制水平条形的长度，即用于比较的数据源的高度条形图，这是需要设置的三个参数，绘制水平条形图比使用plt容易得多。
.bar()函数。

和用plt.bar()函数绘制的水平条形图一模一样，对吧？如果以后想画水平条，可以尝试使用plt.barh()函数，毕竟它是专门为绘制此类图表而设计的，而且使用方便简单。

不过，条形图的要求并不限于这些，比如例子中只显示各学校的语文成绩，要在条形图上同时显示各科的分数。
，有时需要显示各个科目的分数和总分，画一个堆积条来显示很重要。
其实只要明白了各个参数的含义，画这些图就不成问题了，怎么画，我们下次看看差距吧！如何在Python中绘制这样的水平条形图？

使用matplotlib包barh函数绘制，大体布局很相似

import?matplotlib.pyplot?as?plt

frommatplotlib?import?cm

import?numpy?as?np

标签?=?['a','b','c','d','','f']

x?=arranged([1234,221,765,124,2312,890])

idx?=?np.arange(l)en(x))

颜色?=?cm.jet(np.array(x)/max(x)))

plt.barh(idx,?x,?color)=科洛r)

plt.yticks(idx+0.4,label)

plt.grid(axis='x')

plt.xlabel('收入?找到')

plt.ylabel('销售人员')

plt.title('前12名？销售人员')le(2012)\n(in?USD)')

plt.show()

输出图像如下：

总结：以上主要CTO笔记以上就是关于1e6相当于python条形图的内容。
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