matplotlib可视化篇barh()--直方图(2)

本节主要内容：

1. barh()的使用，官方barh()项目地址
2. 如何绘制堆积图

1. barh()

barh()表示绘制水平方向的条形图，基本使用方法为：barh(y, width, height=0.8,align='center')，在使用过程中，可参考bar()--直方图(1)
主要参数详情：
y:代表直方图在y轴上的位置
width:代表直方图的宽度，即每个直方图具体的数值
最小体积实现：

import matplotlib.pyplot as plt

y=[1,2,3,4,5]#给出在y轴上的位置
width=[5,4,7,2,9]#给出具体每个直方图的数值
plt.barh(y,width)#绘制水平直方图
plt.show()#显示图像

barh()最小体积实现效果

当然，你还可以设置直方图颜色，图像网格显示，添加边缘颜色，直方图透明度等。你可以在应用过程中积极尝试。

import matplotlib.pyplot as plt

y=[1,2,3,4,5]#给出在y轴上的位置
width=[5,4,7,2,9]#给出具体每个直方图的数值
label=['car','train','subway','bike','plane']#直方图信息
plt.barh(y,width,facecolor='tan',height=0.5,edgecolor='r',alpha=0.6,tick_label=label)#绘制水平直方图
plt.title('The way people choose to travel')
plt.show()#显示图像

添加边缘颜色，直方图颜色，透明度，直方图宽度后显示效果如下： 添加控制参数显示效果

2. 堆积图

顾名思义，堆积图集将直方图堆积起来，最简实现方式如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.arange(5)#给出在y轴上的位置
y=np.array([5,4,7,2,9])#给出具体每个直方图的数值
y1=np.array([3,5,2,4,10])#给出第二组直方图信息
y2=np.array([3,4,6,2,5])#给出第三组数据

plt.bar(x,y,label='workday')
plt.bar(x,y1,bottom=y,label='weekend')
plt.bar(x,y2,bottom=y+y1,label='Christmas')
plt.legend()#列出图例
plt.show()

堆积图的实现效果 从实现的过程不难发现，绘制堆积图的诀窍在于bottom参数的设置，这里需要注意的是x,y1,y2即数据来源最好使用np.ndarray格式的数据，普通的python列表数据很可能失败报错。其中将python list数据转为np.ndarray的方式为

import numpy as np

list_a=[1,2,3,4]
list_b=np.array(list_a)
print(type(list_b))

当然你也可以像文中那样直接生成np.ndarray类型的数据。