python plt画图美化柱状图

### 如何使用Python Matplotlib美化柱状图 为了创建更加美观和专业的柱状图,可以调整多个属性来增强图形的表现力。下面是一个详细的示例,说明如何利用Matplotlib的各种选项来优化柱状图的外观。 #### 设置中文显示 为了让图表中的文字正常显示中文字符,可以通过修改`rcParams`字典来设定全局字体样式[^4]: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号'-'显示为方块的问题 ``` #### 创建并自定义柱状图 接下来,在绘制基本柱状图的基础上加入更多个性化配置项,比如颜色填充、边界线条以及透明度等效果[^1]: ```python fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) # 定义画布大小 ax = fig.add_subplot(111) langs = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP'] students = [23, 17, 35, 29, 12] bars = ax.bar( langs, students, color=['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'purple'], # 自定义每根柱子的颜色 edgecolor='black', # 添加黑色边框 alpha=0.7 # 设定透明度 ) ``` #### 添加标签与标题 适当的文字标注有助于读者理解数据含义;为此可以在坐标轴上增加刻度名称,并给整个图像配上描述性的标题[^2]: ```python ax.set_xlabel('编程语言') # X 轴标签 ax.set_ylabel('学生数量 (人)') # Y 轴标签 ax.set_title('各门课程选修人数统计表') # 图像总标题 ``` #### 显示数值标记 对于每一根柱子而言,还可以在其顶部附加上具体的数值信息以便直观对比各个类别的具体差异[^3]: ```python for bar in bars: height = bar.get_height() ax.annotate(f'{height}', xy=(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, height), xytext=(0, 3), # 文本偏移量 textcoords="offset points", # 坐标系相对位置 ha='center', va='bottom') ``` 最后调用 `plt.show()` 展现最终成果。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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文章目录柱状图一个简单柱状图改变其颜色设置标签堆叠柱状图横向条形图并列柱状图饼状图简单饼状图一块饼图到中心距离设置颜色显示百分比 柱状图 一个简单柱状图 import matplotlib.pyplot as plt num_list=[1,5,6.5,8,11] plt.bar(range(len(num_list)),num_list) plt.title("zztu") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.show() 改变其颜色 import matplotlib.pyplot as plt num_list=[1,5,6.5,8,11] plt.

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Matplotlib的概念这里就不多介绍了,关于绘图库Matplotlib的安装方法:点击这里 小编之前也和大家分享过python使用matplotlib实现的折线图和制饼图效果,感兴趣的朋友们也可以点击查看,下面来看看python使用matplotlib绘制柱状图的方法吧,具体如下: 1. 基本的柱状图 import matplotlib.pyplot as plt data = [5, 20, 15, 25, 10] plt.bar(range(len(data)), data) plt.show() plt.bar函数签名为: bar(left, height, width=0.

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1. 前言 做科研的小伙伴可能经常要与画图打交道,好马配好鞍,优秀的结果如果没有恰当的图形来展示,不得不说是一种遗憾。 而一个图好不好看,主要取决于以下几个方法: 画图工具本身够不够优秀 数据的分布是否有趣(如:高斯分布,幂律分布等) 图形的选择是否恰当(如:曲线图,柱状图等) 点线形状于配色方案(图形的灵魂,“红花”) 图例坐标轴等模板的配置(“绿叶”) matplotlib是python中最常用的绘图第三方库,基本可以实现绝大多数图形的绘制(很优秀),本文将分享一种高效的matplotlib绘图流程,让你轻轻松松五步作图。 2. 常规模式 import matplotlib.pyplot

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matplotlib是受MATLAB的启发构建的。matplotlib.pyplot模块中有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口,这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包。 本篇文章是博主在B站学习总结,写了一天,讲述matplotlib绘图技巧,干货加实例,并附代码、运行图,希望对大家有所帮助。 引例: 每天温度数据如下,[15, 12.2, 14, 14, 34, 43, 23, 34, 11.5, 22, 23, 12],利用pyplot绘制折线图。 代码如下: from matplotlib import pyplot as plt x = range(2,

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ESP32环境搭建是嵌入式物联网开发中极为关键的基础环节,尤其在Windows平台下构建一套稳定、可复现、符合官方推荐规范的开发环境,直接关系到后续固件编译、调试、OTA升级、Wi-Fi/BLE协议栈集成、低功耗优化等高级功能的实现质量与开发效率。本资源包“ESP32环境搭建包(msys2、esp-idf、VScode)”并非简单工具集合,而是一套经过历史验证、面向ESP-IDF v3.3版本深度适配的完整开发生态闭环系统,其核心构成包含三大支柱性组件:MSYS2运行时环境、ESP-IDF SDK v3.3源码及工具链、Visual Studio Code编辑器及其专用插件生态。首先,MSYS2作为Windows下最成熟可靠的类Unix环境模拟平台,提供了POSIX兼容的Shell(bash/zsh)、GNU核心工具集(make、gcc、gdb、awk、sed等)、包管理器pacman,以及对Python 2.7/3.x、CMake 3.10+、Ninja构建系统的原生支持——这些是ESP-IDF构建系统赖以运转的底层基石。特别值得注意的是,所含esp32_win32_msys2_environment_and_toolchain-20181001.zip并非通用MSYS2镜像,而是Espressif官方于2018年10月针对ESP32芯片特性(如Xtensa LX6双核架构、指令集扩展、内存映射布局)定制编译的交叉工具链(xtensa-esp32-elf-gcc),该工具链内建了对FreeRTOS内核调度器、ROM函数调用、Flash加密、Secure Boot签名验证等硬件级特性的深度支持,且与IDF v3.3的Kconfig配置系统、component.mk构建规则、idf.py命令行接口完全对齐。其次,ESP-IDF v3.3是ESP32 SDK发展史上的里程碑版本,首次全面引入组件化架构(Component-based Architecture),将Wi-Fi驱动(esp_wifi)、蓝牙协议栈(bluedroid)、电源管理(esp_pm)、ADC/DAC/PWM外设驱动、LVGL图形库、HTTP客户端/服务器、MQTT、CoAP等全部封装为可独立编译、版本可控、依赖可声明的模块单元;同时强化了CMake构建系统,摒弃旧版makefile,支持多目标构建(app/bootloader/partition table)、自定义链接脚本、符号表分析、静态断言检查,并内置了idf_monitor串口监控器、idf_size内存分析工具、idf.py menuconfig图形化配置界面等工程化利器。第三,VSCodeUserSetup-x64-1.38.1.exe虽为较早版本(2019年9月发布),但其稳定性极高,配合C/C++扩展(Microsoft)、ESP-IDF Extension(Espressif官方维护)、CMake Tools、Python、GitLens等插件后,可实现语法高亮(支持IDF专属宏如ESP_LOGI)、智能补全(基于compile_commands.json)、一键编译烧录(idf.py build/flash/monitor绑定快捷键)、GDB图形化调试(支持多线程FreeRTOS任务切换视图、寄存器/内存/堆栈实时监视)、JTAG硬件调试(需搭配ESP-Prog或FTDI转接板)、代码片段模板(如ESP_ERROR_CHECK宏快速插入)、项目结构导航(按components目录自动索引)等工业级开发体验。此外,该环境包隐含了大量易被忽视却至关重要的细节配置:例如MSYS2中需手动执行pacman -Syu更新基础系统并重启终端以避免toolchain冲突;需将~/.espressif/tools目录权限设为可写以允许idf.py自动下载Python依赖(如pyserial、kconfiglib);VSCode中必须正确设置"idf.espIdfPath"、"idf.pythonBinPath"、"idf.customExtraPaths"等JSON配置项,否则无法识别idf.py命令;还需在Windows PATH中追加MSYS2/usr/bin路径以确保git、ssh等工具全局可用;更关键的是,v3.3版本要求Python严格限定为3.6–3.8区间(不兼容3.9+),且需禁用pip缓存以防wheel包版本错乱。整个搭建过程本质上是对嵌入式开发范式的系统性实践:从操作系统抽象层(MSYS2)→硬件抽象层(ESP-IDF HAL)→应用框架层(FreeRTOS+组件)→开发工具链(VSCode+插件),形成一条贯穿软硬件协同设计的知识脉络。掌握此环境不仅意味着能跑通blink例程,更代表着已具备阅读ESP-IDF源码(如esp-idf/components/esp_wifi/下的phy_init.c、wifi_init.c)、定制SDK配置(通过menuconfig启用BT Coex、修改heap内存分配策略)、交叉调试汇编级问题(如cache attribute错误导致的data abort)、甚至向主干分支提交patch的能力——这才是“行业完整源码”标签背后所承载的真实技术纵深与工程素养。
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