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Python-openpyxl教程6 - 图表之面积图和条形图
openpyxl可以使用以下图表：
图表至少由一系列一个或多个数据点组成。系列本身对单元格范围的引用组成。
默认情况下图表的左上角固定在单元格E15上，大小为15x7.5厘米(大约5列乘14行 )。可以通过设置图标的anchor，width和height属性来更改此设置。实际大小将取决于操作系统和设备。
其他锚点是可能的。请参考 openpyxl.drawing.spreadsheet_drawing 来获取更多信息。
面积图类似于折线图，不同之处在于填充了绘制线下方的区域。通过将分组设置为"标准"，"堆叠"或"百分比堆叠"，可以使用不同的变体。默认为"标准"。
您还可以创建三维面积图
这将生成一个简单的三维面积图，其中第三个轴可用于替换图例：
在条形图中，值被绘制为水平条或垂直列
这将产生四个图表，说明各种可能性。
您还可以创建三维条形图
这将生成一个简单的三维条形图。
note:有兴趣的小伙伴可以帮忙看下在 office下的现象
python直方图和条形图的区别
详情如下：
1.代表的意义不同,直方图所代表的是数据的具体分布,而柱状图所代表的则是数据的大小。
2.X轴的意思不同,在直方图中X轴所代表的是定量数据,柱状图里面的X轴所代表的则是分类数据。所以直方图里面的柱子是不能随意移动的,而且X轴上的区间需要连续,但是柱状图上的柱子却能够随意的排序移动。
3.柱子的形态不同,直方图上的柱子其宽度是可以不一样的,也就是有宽的,有窄的,但是柱状图上面的柱子宽度是需要一致的。因为柱状图上的宽度并没有数值的含义,但是直方图上面的柱子是代表了区间的长度,所以宽度是根据区间来调整的。
python绘制条形图数据太多怎么办
要清洗。
1、去除无效数据。数据都是有效数据，只是你不想显示那些过份异常的数据，那么，就进行去噪处理。
2、去噪分两步：检测噪点，噪点修正，即可进行无效数据清理。Python是一门流行的编程语言。它由GuidovaRossum创建，于1991年发布。
如何用python绘制简单条形图？
如何用python绘制简单条形图呢？这里离不开matplotlib的使用。
条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图，简单解释下：条形图也叫长条图（英语：bar chart），亦称条图（英语：bar graph）、条状图、棒形图、柱状图、条形图表，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。
那么一个普通的条形图是长什么样子的呢？
当！当！当！就是下图的这个样子：
图先亮出来啦，接下来研究这个图是怎么画的吧，先看一下原数据长什么样子：
实际画图的流程和画折线图很相近，只是用到的画图函数不一样，绘制条形图的函数plt.bar（）：
由于这只是最简单的一个条形图，实际上条形图的函数plt.bar（）还有不少可以探索的参数设置，和对折线图函数plt.plot()的探索差不多，有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。
按照条形长短进行排序展示的条形图
当然也可以有其他的设置，比如说上图中的线条高低参差不齐，这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的，那么可不可以按照分数的高低进行排序呢？也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列？
当然可以啦！这里需要强调的是，条的高低排列等信息都是来源于原数据的，要想让条形的顺序发生改变，需要对画图的来源数据进行更改呢！
把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen，作为新的数据源传入画图函数plt.bar()，画出来的图自然就不一样了。
先看一眼数据长什么样子：
根据这个数据源绘制出的图形如下，由于用来画图的数据进行了降序排序操作，所以生成条形图的条也会进行降序排序展示：
很多时候，我们常见的条形图还有另一种展现形式，那就是横向的条形图，比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图，那么横向的条形图如何绘制呢？
理解plt.bar()主要参数
其实也不难，只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了！条形图函数中有五个主要参数，分别是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置，height控制的是每个条的长度，width控制的是每个条的宽度，bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置，orientation控制的是条形的方向，是纵向还是横向，默认是纵向的。
通过一个小例子理解下这几个参数的作用：
上边的几行代码输出的图形如下：
对比着代码和实际输出的条形图，各个主要参数的作用是不是一目了然啦？
横向条形图
理解了这几个参数作用后，纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了！
需要设置所有条形在x轴的位置都为0，也就全部从最左侧开始画条形;由于是横向条形图，所以实际上条的宽度显示的是数据大小，将width参数设置成原数据中的语文成绩；bottom控制每个条在y轴方向的起始位置，设置bottom=range（10）设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠；height控制的是每个条在y轴方向上的长度，条形图横向设置后，在y轴上的长度失去了衡量数据的意义，所以直接设置一个常数即可；最后设置条形的方向为横向，即orientation=“horizontal”。
温馨提示：数据和标签一定要匹配，即plt.bar()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应，一旦不匹配，整个图展现的结果就是一个错误的结果！
上述代码生成的条形图如下：
感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕，和人们的习惯认知有点不大一样，难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗？
当然不是的，实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图，之所以没有一开始就直接用这种简单的方法，也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已，而且如果比较绕的方法都能理解了，简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊！
不卖关子了，我们来认识下和plt.bar()函数类似的plt.barh()函数。
plt.barh()函数是专门绘制水平条形图的函数，主要的参数有：
y 控制y轴显示的标签来源width 控制横向条形的长度，即用来进行对比的数据源height 条形的宽度需要设置的参数主要就是这三个，比用plt.bar()函数绘制水平条形图简单了很多，具体代码如下：
效果图：
和用plt.bar()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对？以后有需求绘制横向条形图，尽量用plt.barh()函数吧，毕竟它是专门绘制这种类型图的，简单好用。
然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些，比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示，有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中，有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示，这些图又该如何绘制呢？其实只要理解了各个参数的含义，绘制这些图也不在话下，至于具体怎么画，且看下回分解啊！
python 怎么画这种横着的条形图？
用matplotlib包的barh函数绘制的，大致布局已经很相似了
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
label = ['a','b','c','d','e','f']
x = sorted([1234,221,765,124,2312,890])
idx = np.arange(len(x))
color = cm.jet(np.array(x)/max(x))
plt.barh(idx, x, color=color)
plt.yticks(idx+0.4,label)
plt.grid(axis='x')
plt.xlabel('Revenues Earned')
plt.ylabel('Salespeople')
plt.title('Top 12 Salespeople(2012)\n(in USD)')
plt.show()
输出图像如下：
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python条形图1e6等于多少的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python条形图1e6等于多少的相关内容别忘了在本站进行查找喔。