条形图（bar chart），也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。

1. 竖放条形图

画条形图要用到 pyplot 中的 bar 函数，该函数的基本语法为：

bar(x, height, [width], **kwargs)

x 数组，每个条形的横坐标 height 个数或一个数组，条形的高度 [width] 可选参数，一个数或一个数组，条形的宽度，默认为 0.8 **kwargs 不定长的关键字参数，用字典形式设置条形图的其他属性

**kwargs 中常设置的参数包括图形标签 label，颜色标签 color，不透明度 alpha 等。

假设某项针对男女大学生购买饮用水爱好的调查结果如下表：

男 女 碳酸饮料 6 9 绿茶 7 4 矿泉水 6 4 其他 2 6 果汁 1 5 总计 22 28

画出男生饮用水情况的直方图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsewaters = ('碳酸饮料', '绿茶', '矿泉水', '果汁', '其他')buy_number = [6, 7, 6, 1, 2]plt.bar(waters, buy_number)plt.title('男性购买饮用水情况的调查结果')plt.show()

图形：

2. 横放条形图

若要生成横的条形图，则可以使用 barh 函数，其语法与 bar 函数非常类似。

bar(x, width, [height], **kwargs)

y 数组，每个条形的纵坐标 width 一个数或一个数组，条形的宽度 [height] 可选参数，一个数或一个数组，条形的高度，默认为 0.8 **kwargs 不定长的关键字参数，用字典形式设置条形图的其他属性

代码：

import matplotlib.pyplot as plt# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsewaters = ('碳酸饮料', '绿茶', '矿泉水', '果汁', '其他')buy_number = [6, 7, 6, 1, 2]plt.barh(waters, buy_number) # 横放条形图函数 barhplt.title('男性购买饮用水情况的调查结果')plt.show()

3. 并列条形图

若要将男生与女生的调查情况画出两个条形图一块显示，则可以使用 bar 或 barh 函数两次，并调整 bar 或 barh 函数的条形图位置坐标以及相应刻度，使得两组条形图能够并排显示。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 输入统计数据waters = ('碳酸饮料', '绿茶', '矿泉水', '果汁', '其他')buy_number_male = [6, 7, 6, 1, 2]buy_number_female = [9, 4, 4, 5, 6]bar_width = 0.3 # 条形宽度index_male = np.arange(len(waters)) # 男生条形图的横坐标index_female = index_male + bar_width # 女生条形图的横坐标# 使用两次 bar 函数画出两组条形图plt.bar(index_male, height=buy_number_male, width=bar_width, color='b', label='男性')plt.bar(index_female, height=buy_number_female, width=bar_width, color='g', label='女性')plt.legend() # 显示图例plt.xticks(index_male + bar_width/2, waters) # 让横坐标轴刻度显示 waters 里的饮用水， index_male + bar_width/2 为横坐标轴刻度的位置plt.ylabel('购买量') # 纵坐标轴标题plt.title('购买饮用水情况的调查结果') # 图形标题plt.show()

补充知识：Python 条形图与直方图有非常大的区别

区别：

首先，条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则是固定的；

直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。

其次，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。

最后，条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据，我们初中学的就是条形统计图，很显然有没有当初那种感觉？（身高-年龄 条形统计图）在坐标上画出每个年龄对应的频数。这就是我们研究数据分布最喜欢用的。如果还是有点蒙，下面相同数据对比一下这两种图像你就会明白！

数据：

年龄 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 总数 人数 3 6 7 11 13 18 15 11 7 5 4 100 条形统计图（注重每类多少个）：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #正常显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号 # d=pd.read_excel('E:\Python\projects\data\data100.xlsx',header=None)# d=d[0]# d=list(d) ages=range(11)count=[3,6,7,11,13,18,15,11,7,5,4]plt.bar(ages,count, label='graph 1')# params# x: 条形图x轴# y：条形图的高度# width：条形图的宽度 默认是0.8# bottom：条形底部的y坐标值 默认是0# align：center / edge 条形图是否以x轴坐标为中心点或者是以x轴坐标为边缘plt.legend()plt.xlabel('ages')plt.ylabel('count')plt.title(u'测试例子——条形图') for i in range(11): plt.text(i,count[i]+0.1,"%s"%count[i],va='center') plt.show()

直方图：

import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.mlab as mlabimport numpy as npimport pandas as pdplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #正常显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号# d=np.random.normal(0,1,100)d=pd.read_excel('E:\Python\projects\data\data100.xlsx',header=None)d=d[0]d=list(d)print(d)n, bins, patches = plt.hist(x=d, bins=11, color='#0504aa', alpha=0.8, rwidth=0.6) #alpha 是颜色深度 rwidth 条形宽度，bins条形箱的数目 plt.grid(axis='y', alpha=0.4) #alpha 网格颜色深度plt.xlabel('age')plt.ylabel('count')plt.title('100个样本分布如下')plt.text(20, 40, r'$\mu=0, sigma=1$')#前面是坐标，写字# plt.ylim(19) #设置y的范围 plt.show()

对比两个图就能知道，条形图将类别对的死死的，但是直方图就用间隔来划分每一柱多少，虽然大体相差不大，但是对于数据研究那影响可大也可小。总之了解了区别才能避免不必要的犯错。

以上这篇python 画条形图(柱状图)实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。