grafico a barre di matplotlib

L'umano può comprendere il visivo più rispetto alla forma del testo. Ecco perché le persone suggeriscono sempre di disegnare il grafico dei big data per capirlo in modo molto semplice. Esistono diversi tipi di grafici disponibili sul mercato come grafici a barre, istogrammi, grafici a torta, ecc. Questi diversi grafici vengono utilizzati in base al set di dati e ai requisiti. Ad esempio, se si dispone di un set di dati delle prestazioni dell'azienda negli ultimi 10 anni, il grafico del grafico a barre fornirà ulteriori informazioni sulla crescita dell'azienda. Quindi, la scelta del grafico dipende dal set di dati e dai requisiti.

Se sei uno scienziato dei dati, a volte devi gestire i big data. In questi big data, stai elaborando i dati, analizzando i dati e quindi generando il rapporto su questo. Per generare il rapporto su questo, è necessario aver bisogno di un'immagine chiara dei dati e qui i grafici sono in atto.

In questo articolo, spiegheremo come usare il Matplotlib Bar Chat in Python.

Possiamo utilizzare i dati categorici per rappresentare il grafico a barre in Python. Il grafico a barre può essere orizzontale o verticale, il che dipende dal tuo modo di design. Le altezze dei grafici a barre dipendono dai punti dati del set di dati perché i punti dati sono direttamente proporzionati all'altezza o alla lunghezza del grafico a barre.

Passaggi per creare un grafico a barre in Python:

Passo 1. Installa la libreria richiesta.

Dobbiamo prima installare la libreria Matplotlib in Python. Quindi per questo, dobbiamo eseguire il seguente comando nel terminale:

PIP Installa matplotlib

Passo 2: Ora, il prossimo passo è raccogliere il set di dati. Per il manichino, ho appena creato un piccolo set di dati per mostrare il grafico a barre. Questo set di dati è solo un manichino e non il vero valore reale.

Paese	PIL pro capite
Singapore	55000
Canada	52000
Stati Uniti d'America	62000
Qatar	69000
Arabia Saudita	57000

Passaggio 3: Il set di dati sopra, dobbiamo leggere in Python per usarlo. Ma per la demo, sto creando direttamente un elenco del set di dati sopra. Ma nella codifica, dobbiamo leggere quel set di dati dalla libreria come Panda, read_csv, ecc.

Country = ['Singapore', 'Canada', 'USA', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000.52000.62000.69000.57000]

Passaggio 4: Ora, trameremo il grafico a barre. Per questo, dobbiamo inserire i dettagli dell'asse X e dell'asse Y come mostrato di seguito. Di seguito è solo un modello o un progetto per creare un grafico a barre in Python usando il pacchetto Matplotlib.

importmatplotlib.Pyplotasplt
Plt.bar (asse x, asse y)
Plt.Titolo ("Nome titolo del grafico a barre")
Plt.XLabel ("Nome dell'Asse X")
Plt.ylabel ("nome dell'asse y")
Plt.spettacolo()

Riga 3: Dobbiamo passare due set di dati nel PLT.Metodo bar (). Il metodo bar () ha anche alcuni altri parametri che possiamo utilizzare per personalizzare il grafico. Ma attualmente ci concentriamo sul metodo predefinito.

Riga 4: Questo PLT.Il titolo viene utilizzato per visualizzare il titolo del grafico.

Riga 5: PLT.XLabel viene utilizzato per mostrare il nome dell'etichetta sull'asse x.

Riga 6: PLT.Ylabel viene utilizzato per mostrare il nome dell'etichetta sull'asse y.

Riga 7: Questo mostrerà il grafico a barre sullo schermo con tutte le impostazioni sopra.

Esempio 1: grafico a barre con impostazioni predefinite

Il completo sopra tutti i passaggi insieme apparirà di seguito in Python:

# demo_country_gdp_percapita.Py
importmatplotlib.Pyplotasplt
Country = ['Singapore', 'Canada', 'USA', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000.52000.62000.69000.57000]
Plt.bar (paese, gdp_percapita)
Plt.Titolo ('Demo Bar Chart')
Plt.XLabel ("paese")
Plt.ylabel ('gdp_percapita')
Plt.spettacolo()

Produzione: demo_country_gdp_percapita.Py

Riga da 1 a 5: Importiamo il matplotlib.Pacchetto Pyplot. Abbiamo anche creato due elenchi (paese, GDP_percapita) per l'asse X e l'asse Y.

Riga 7: Passiamo questi due elenchi come parametri nel PLT.Metodo bar ().

Riga da 8 a 11: Impostiamo i nomi delle etichette dell'asse X e dell'asse Y. Abbiamo anche impostato il nome del titolo del grafico a barre e, infine, tracciamo il grafico che mostra in quanto sopra.

Il metodo sopra è il metodo predefinito e passiamo solo il nostro asse x e l'asse y. Ma possiamo anche colorare il nostro grafico e il nostro formato. Questo è tutto ciò che vedremo in anticipo.

Esempio 2: grafici a barre con larghezza personalizzata della barra del rettangolo

Possiamo anche cambiare la larghezza del grafico a barre. La larghezza del grafico a barre predefinita è 0.8, ma se abbiamo bisogno di una certa larghezza della barra del rettangolo, possiamo ridurre il valore di larghezza. E lo stesso, possiamo aumentare il valore da 0.8 a maggiore se abbiamo bisogno di aumentare la larghezza della barra. Quindi, in questo, vedremo questo parametro di larghezza. Useremo lo stesso codice Python come mostrato nell'esempio 1.

# bar_chart_width.Py
# Importa il matplotlib.Pacchetto Pyplot
importmatplotlib.Pyplotasplt
# Ha creato due elenchi per l'asse X e l'asse Y
Country = ['Singapore', 'Canada', 'USA', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000.52000.62000.69000.57000]
# Passano entrambi gli elenchi nel metodo bar () e qui cambiamo la dimensione della larghezza
#Value da 0.8 (impostazione predefinita) a 0.5
Plt.bar (paese, gdp_percapita, larghezza = 0.5)
# Imposta il nome del titolo
Plt.Titolo ('Dimensione della larghezza del grafico a barre demo')
# imposta il nome xlable
Plt.XLabel ("paese")
# imposta il nome ylabel
Plt.ylabel ('gdp_percapita')
# Disegna il grafico
Plt.spettacolo()

Riga da 4 a 8: Importiamo il matplotlib.Pacchetto Pyplot. Abbiamo anche creato due elenchi (paese, GDP_percapita) per l'asse X e l'asse Y.

Riga 11: Passiamo questi due elenchi come parametri nel PLT.Metodo bar (). Imposta anche la larghezza = 0.5. Questo valore cambia il valore di larghezza predefinito, che è 0.8.

Riga da 14 a 23: Impostiamo i nomi delle etichette dell'asse X e dell'asse Y. Abbiamo anche impostato il nome del titolo del grafico a barre e, infine, tracciamo il grafico che mostra di seguito. La dimensione della larghezza del grafico a barre seguente è ora ridotta.

Produzione: bar_chart_width.Py

Il grafico a barre seguente è l'output. Possiamo vedere che ora la dimensione della larghezza del grafico a barre è più sottile dell'output del grafico a barre di esempio_1.

Esempio 3: modifica il colore del grafico a barre

Possiamo anche cambiare il colore del grafico a barre. Per questo, dobbiamo passare qualsiasi nome di colore con la parola chiave color = color_name nel metodo bar (), come mostrato di seguito. Questo cambierà il colore del grafico a barre dal colore predefinito al nome del colore passato.

# bar_chart_change_color_1.Py
# Importa il matplotlib.Pacchetto Pyplot
importmatplotlib.Pyplotasplt
# Ha creato due elenchi per l'asse X e l'asse Y
Country = ['Singapore', 'Canada', 'USA', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000.52000.62000.69000.57000]
# Passano entrambi gli elenchi nel metodo bar () e qui cambiamo la larghezza
# Valore dimensione da 0.8 (impostazione predefinita) a 0.5 e il colore = verde
Plt.bar (paese, gdp_percapita, larghezza = 0.5, color = 'Green')
# Imposta il nome del titolo
Plt.Titolo ('DEMO Bar Chart Cambia il colore')
# imposta il nome xlable
Plt.XLabel ("paese")
# imposta il nome ylabel
Plt.ylabel ('gdp_percapita')
# Disegna il grafico
Plt.spettacolo()

Riga da 4 a 8: Importiamo il matplotlib.Pacchetto Pyplot. Abbiamo anche creato due elenchi (paese, GDP_percapita) per l'asse X e l'asse Y.

Riga 13: Passiamo questi due elenchi come parametri nel PLT.Metodo bar (). Imposta anche la larghezza = 0.5. Questo valore cambia il valore di larghezza predefinito, che è 0.8. Abbiamo superato un altro colore dei parametri. Questo parametro di colore ci aiuta a cambiare il colore del grafico del grafico a barre.

Riga da 16 a 25: Impostiamo i nomi delle etichette dell'asse X e dell'asse Y. Abbiamo anche impostato il nome del titolo del grafico a barre e, infine, tracciamo il grafico che mostra di seguito. Il colore del grafico a barra seguente è ora cambiato.

Produzione: bar_chart_change_color_1.Py

Il grafico a barre seguente è l'output. Possiamo vedere che ora il colore del grafico a barre è cambiato in verde, che abbiamo superato. Quindi, puoi passare qualsiasi colore e il metodo bar () visualizzerà il grafico con lo stesso colore che hai passato in questo.

Esempio 4: modifica il colore di ogni grafico a barre

Possiamo anche cambiare il colore di ogni grafico a barre rettangolare. Dobbiamo fare un elenco di colori che vogliamo applicare e quindi passare quell'elenco al metodo bar () con altri parametri come il codice seguente.

# bar_chart_change_color_2.Py
# Importa il matplotlib.Pacchetto Pyplot
importmatplotlib.Pyplotasplt
# Ha creato due elenchi per l'asse X e l'asse Y
Country = ['Singapore', 'Canada', 'USA', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000.52000.62000.69000.57000]
Colors = ['Purple', 'Gold', 'Red', 'Green', 'Blue'
# Passano entrambi gli elenchi nel metodo bar () e qui cambiamo la larghezza
# Valore dimensione da 0.8 (impostazione predefinita) a 0.5
Plt.bar (paese, gdp_percapita, larghezza = 0.5, colore = colori)
# Imposta il nome del titolo
Plt.Titolo ("DEMO Bar Chart Cambia colore di ogni barra rettangolare")
# imposta il nome xlable
Plt.XLabel ("paese")
# imposta il nome ylabel
Plt.ylabel ('gdp_percapita')
# Disegna il grafico
Plt.spettacolo()

Riga da 4 a 8: Importiamo il matplotlib.Pacchetto Pyplot. Abbiamo anche creato due elenchi (paese, GDP_percapita) per l'asse X e l'asse Y.

Riga 9: Abbiamo creato un elenco di nomi di colori diversi e lo passeremo nel metodo bar () come parametro.

Riga 13: Passiamo questi due elenchi come parametri nel PLT.Metodo bar (). Imposta anche la larghezza = 0.5. Questo valore cambia il valore di larghezza predefinito, che è 0.8. Abbiamo superato un altro colore dei parametri. Questo parametro di colore ci aiuta a modificare il colore di ciascun grafico grafico a barre.

Riga da 16 a 25: Impostiamo i nomi delle etichette dell'asse X e dell'asse Y. Abbiamo anche impostato il nome del titolo del grafico a barre e, infine, tracciamo il grafico che mostra di seguito. La dimensione della larghezza del grafico a barre seguente è ora ridotta.

Produzione: bar_chart_change_color_2.Py

Il grafico a barre seguente è l'output. Il colore del grafico a barre viene modificato in colori diversi, non a un singolo colore in base ai valori dell'elenco dei colori.

Esempio 5: grafico grafici a barre in ordine ordinato

Possiamo anche visualizzare il grafico del grafico a barre in ordine ordinato. Per questo, dobbiamo ordinare i dati prima di passare al metodo bar () come mostrato di seguito:

# bar_chart_sorted_order.Py
# Importa il matplotlib.Pacchetto Pyplot
importmatplotlib.Pyplotasplt
# Ha creato due elenchi per l'asse X e l'asse Y
Country = ['Singapore', 'Canada', 'USA', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000.52000.62000.69000.57000]
Colors = ['Purple', 'Gold', 'Red', 'Green', 'Blue'
# Ordina gli elenchi
GDP_SORTED = Ordined (GDP_PERCAPITA)
Country_ordered = [x per _, x insorted (zip (gdp_percapita, country))]
print ("country_ordered", country_ordered)
# Passano entrambi gli elenchi nel metodo bar () e qui cambiamo la larghezza
# Valore dimensione da 0.8 (impostazione predefinita) a 0.5
Plt.bar (country_ordered, gdp_sorted, larghezza = 0.5, colore = colori)
# Imposta il nome del titolo
Plt.Titolo ("DEMO Bar Chart Ordined Order")
# imposta il nome xlable
Plt.XLabel ("paese")
# imposta il nome ylabel
Plt.ylabel ('gdp_percapita')
# Disegna il grafico
Plt.spettacolo()

Riga da 4 a 8: Importiamo il matplotlib.Pacchetto Pyplot. Abbiamo anche creato due elenchi (paese, GDP_percapita) per l'asse X e l'asse Y.

Riga 9: Abbiamo creato un elenco di nomi di colori diversi e lo passeremo nel parametro del metodo bar ().

Riga da 12 a 15: Per prima cosa ordiniamo i valori del PIL del paese, quindi ordiniamo il nome del paese in base al loro valore del PIL usando il metodo Zip (). E poi, stampiamo la variabile Country_orded per la conferma e otteniamo il nome del paese in un ordine ordinato come mostrato di seguito:

Country_orderd ['Canada', 'Singapore', 'Arabia Saudita', 'USA', 'Qatar']

Quindi, ora abbiamo entrambi i valori in ordine ordinato. Quindi passeremo questi elenchi ordinati come parametri al metodo bar ().

Riga 20: Passiamo quei due elenchi ordinati come parametri nel PLT.Metodo bar (). Imposta anche la larghezza = 0.5. Questo valore cambia il valore di larghezza predefinito, che è 0.8. Abbiamo superato un altro colore dei parametri. Questo parametro di colore ci aiuta a modificare il colore di ciascun grafico grafico a barre.

Riga da 23 a 32: Impostiamo i nomi delle etichette dell'asse X e dell'asse Y. Abbiamo anche impostato il nome del titolo del grafico a barre e, infine, tracciamo il grafico che mostra di seguito. La dimensione della larghezza del grafico a barre seguente è ora ridotta.

Produzione: bar_chart_sorted_order.Py

Il grafico a barre seguente è l'output. Possiamo vedere che ora il grafico a barre è in ordine ordinato.

Esempio 6: grafico a barre con le linee di griglia

Possiamo anche aggiungere le linee della griglia nel grafico a barre usando la funzione Grid (). Questa funzione della linea della griglia accetta anche parametri diversi come colore, larghezza di linea, stile di vita, ecc. Quindi implementeremo lo stesso codice con la funzione Grid ().

# bar_chart_with_grid.Py
# Importa il matplotlib.Pacchetto Pyplot
importmatplotlib.Pyplotasplt
# Ha creato due elenchi per l'asse X e l'asse Y
Country = ['Singapore', 'Canada', 'USA', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000.52000.62000.69000.57000]
Colors = ['Purple', 'Gold', 'Red', 'Green', 'Blue'
# Passano entrambi gli elenchi nel metodo bar () e qui cambiamo la larghezza
# Valore dimensione da 0.8 (impostazione predefinita) a 0.5
Plt.bar (paese, gdp_percapita, larghezza = 0.5, colore = colori)
Plt.Grid (color = '#9545ab', linestyle = '-', lineWidth = 2, axis = 'y', alpha = 0.7)
# Imposta il nome del titolo
Plt.Titolo ('DEMO BAR CAGLIO CON GRID')
# imposta il nome xlable
Plt.XLabel ("paese")
# imposta il nome ylabel
Plt.ylabel ('gdp_percapita')
# Disegna il grafico
Plt.spettacolo()

Il codice sopra è simile all'esempio no. 4. L'unica modifica è nel codice Python sopra è al numero 14. Nella riga 14, abbiamo aggiunto una funzione Grid () e all'interno di ciò, passiamo diversi parametri di linea.

E quando eseguiamo il codice sopra, otteniamo l'output come sotto:

Esempio 7: grafico a barre orizzontale

Possiamo anche visualizzare orizzontalmente il grafico a barre. Per questo, dobbiamo usare Plt.Barh invece di Plt.sbarra

# Horizontal_demo.Py
# Importa il pacchetto richiesto
importmatplotlib.Pyplotasplt
# hanno creato due elenchi fittizi per l'asse X e l'asse Y
Country = ['Singapore', 'Canada', 'USA', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000.52000.62000.69000.57000]
# We Using Here Metodo Barh () (orizzontale) non bar ()
Plt.Barh (paese, GDP_percapita)
# Imposta il titolo del grafico a barre
Plt.Titolo ("Grafico a barre orizzontale demo")
# Imposta il XLABLE e YLABEL del grafico a barre
Plt.XLabel ("paese")
Plt.ylabel ('gdp_percapita')
# Visualizza finalmente il grafico
Plt.spettacolo()

Riga 11: stiamo usando il PLT.Metodo Barh () per l'orizzontale.

L'output seguente mostra il codice sopra.

Produzione: Horizontal_demo.Py

Conclusione: Questo articolo ha mostrato come creare il grafico a barre dal matplotlib.Pyplot. Abbiamo anche visto parametri diversi che possiamo usare nella funzione bar (). Questi parametri possono rendere il nostro grafico molto professionale, come cambiare il colore, la larghezza della barra, la visualizzazione orizzontale o verticale, ecc. Nel prossimo articolo, esploriamo di più su Matplotlib.

Il codice per questo articolo è disponibile sul collegamento Github di seguito:

https: // github.com/shekharpandey89/how-to-us-matplotlib-bar-chart