大家好，我是锋哥。最近连载更新《Matplotlib3 Python 数据可视化》技术专题。
本课程讲解利用python进行数据可视化 科研绘图-Matplotlib，学习Matplotlib图形参数基本设置，绘图参数及主要函数，以及Matplotlib基础绘图，和Matplotlib高级绘图。同时也配套视频教程 《2026版 Matplotlib3 Python 数据可视化 视频教程》
Matplotlib 的条形图是展示分类数据最常用的图表之一，特别适合比较不同类别的数值大小。以下是条形图的全面介绍及示例代码：
一、核心功能与适用场景
条形图类型：
- 垂直条形图：
plt.bar() - 水平条形图：
plt.barh() - 分组条形图：多组数据并列比较
- 堆叠条形图：显示部分与整体关系
适用场景：
- 不同类别数据的比较（产品销量、地区收入）
- 时间序列数据对比（月度销售额）
- 部分与整体关系可视化（堆叠条形图）
plt.bar() 是 Matplotlib 中用于绘制垂直条形图的核心函数。以下是详细解析及示例：
基本语法：
plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, align='center', **kwargs)
| 参数 | 说明 |
|---|---|
x | 条形的横坐标位置（标量或数组） |
height | 条形的高度（y 轴值，标量或数组） |
width | 条形的宽度（默认 0.8） |
bottom | 条形的起始基线高度（用于堆叠条形图，默认从 0 开始） |
align | 对齐方式：'center'（居中，默认）或 'edge'（左对齐） |
**kwargs | 其他样式参数（颜色、边框等） |
常用 kwargs 参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
color / c | 条形填充颜色 |
edgecolor/ec | 边框颜色 |
linewidth/lw | 边框宽度 |
alpha | 透明度 |
label | 图例标签 |
hatch | 填充图案（如 '///'） |
我们先看一个垂直条形图示例：
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置matplotlib使用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'
# 数据准备
categories = ['苹果', '橙子', '香蕉', '葡萄', '芒果']
sales = [45, 32, 28, 51, 39]
# 创建图形
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 绘制条形图
bars = plt.bar(
categories,
sales,
color=['#FF6B6B', '#4ECDC4', '#FFD166', '#A06CD5', '#6CA6CD'],
edgecolor='black',
linewidth=1.2
)
# 添加数据标签
for bar in bars:
height = bar.get_height()
plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2.,
height + 0.5,
f'{height}',
ha='center',
va='bottom',
fontsize=10)
# 设置标题和标签
plt.title('水果销售对比', fontsize=14, pad=20)
plt.xlabel('水果类型', fontsize=12)
plt.ylabel('销售量（千克）', fontsize=12)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
# 调整布局
plt.tight_layout()
plt.show()
运行效果：
我们再看一个水平条形图示例：
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置matplotlib使用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'
# 数据准备
categories = ['苹果', '橙子', '香蕉', '葡萄', '芒果']
sales = [45, 32, 28, 51, 39]
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 绘制水平条形图
bars = plt.barh(
categories,
sales,
color='#5F9EA0',
height=0.7
)
# 添加数据标签
for bar in bars:
width = bar.get_width()
plt.text(width + 0.8,
bar.get_y() + bar.get_height() / 2,
f'{width}',
va='center',
fontsize=10)
plt.title('水果销售对比', fontsize=14)
plt.xlabel('销售量（千克）', fontsize=12)
plt.ylabel('水果类型', fontsize=12)
plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.tight_layout()
plt.show()
运行效果：
