我就废话不多说了，直接上代码吧！

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()bar_positions=[1,2,3,4]bar_heights=[1,2,3,4]print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1))ax.bar(np.arange(len([2,2,3,4,5])),[1,2,3,4,5], 0.5)#设置x，y数据，区间ax.set_xticks([1,2,3,4,5,6])#设置x轴刻度ax.set_xticklabels([1,2,3,4,5], rotation=45)#设置x轴标签，旋转45度ax.set_yticks([1,2,3,4,5,6])#设置x轴刻度ax.set_yticklabels([1,2,3,4,5], rotation=45)#设置y轴标签，旋转45度ax.set_ylim(0, 7)#设置y轴范围ax.set_xlim(0, 7)#设置x轴范围，当然轴数据范围跟 坐标刻度不要冲突就好ax.set_facecolor("orange")#设置背景颜色为红色for a,b in zip(bar_positions,bar_heights):#显示数据标签 plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)plt.savefig('D:\\python_practice\\导出的图片.png')#保存图片plt.show() 在matplotlib一般使用plt.figure来设置窗口尺寸。plt.figure(figsize=(10, 10)) 但是如果使用plt.subplots，那么这种方法就无效，只能通过subplots自己设置窗口大小。fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 10))

以上这篇matplotlib.pyplot画图并导出保存的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。