gráfico de barras de matplotlib

El humano puede comprender más la visual en comparación con la forma de texto. Es por eso que la gente siempre sugiere dibujar el gráfico de Big Data para comprenderlo de una manera muy fácil. Hay diferentes tipos de gráficos disponibles en el mercado como gráficos de barras, histogramas, gráficos circulares, etc. Estos diferentes gráficos se utilizan de acuerdo con el conjunto de datos y los requisitos. Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos de desempeño de la compañía desde los últimos 10 años, entonces el gráfico de la tabla de barras dará más información sobre el crecimiento de la compañía. Entonces, así, la elección del gráfico depende del conjunto de datos y los requisitos.

Si es un científico de datos, entonces a veces tiene que manejar los big data. En esos big data, está procesando los datos, analizando los datos y luego generando el informe sobre eso. Para generar el informe al respecto, debe necesitar una imagen clara de los datos, y aquí se producen los gráficos.

En este artículo, vamos a explicar cómo usar el Chat de bar Matplotlib en Python.

Podemos usar los datos categóricos para representar el gráfico de barras en Python. El gráfico de barras puede ser horizontal o vertical, lo que depende de su forma de diseño. Las alturas de los gráficos de barras dependen de los puntos de datos del conjunto de datos porque los puntos de datos son directamente proporcionales a la altura o longitud de la tabla de barras.

Pasos para crear una tabla de bar en Python:

Paso 1. Instale la biblioteca requerida.

Primero tenemos que instalar la biblioteca matplotlib en Python. Entonces, para eso, tenemos que ejecutar el siguiente comando en el terminal:

PIP Instalar matplotlib

Paso 2: Ahora, el siguiente paso es recopilar el conjunto de datos. Para el muñeco, acabo de crear un pequeño conjunto de datos para mostrar la tabla de barras. Este conjunto de datos es solo un muñeco y no el valor real real.

País	PIB per cápita
Singapur	55000
Canadá	52000
EE.UU	62000
Katar	69000
Arabia Saudita	57000

Paso 3: El conjunto de datos anterior, tenemos que leer en Python para usarlo. Pero para la demostración, estoy creando directamente una lista del conjunto de datos anterior. Pero en la codificación, tenemos que leer ese conjunto de datos de la biblioteca como pandas, read_csv, etc.

País = ['Singapur', 'Canadá', 'EE. UU.', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]

Etapa 4: Ahora, vamos a trazar el gráfico de barras. Para eso, tenemos que ingresar los detalles del eje X y el eje Y como se muestra a continuación. El siguiente es solo una plantilla o un plan para crear un gráfico de barras en Python usando el paquete matplotlib.

importmatplotlib.pyplotasplt
PLT.bar (eje x, eje y)
PLT.Título ('Nombre del título de la tabla de bar')
PLT.xlabel ('nombre del eje x')
PLT.Ylabel ('nombre del eje Y')
PLT.espectáculo()

Línea 3: Tenemos que pasar dos conjuntos de datos al PLT.Método de bar (). El método Bar () también tiene algunos otros parámetros que podemos usar para personalizar el gráfico. Pero actualmente, nos centramos en el método predeterminado.

Línea 4: Este PLT.El título se usa para mostrar el título del gráfico.

Línea 5: PLT.Xlabel se usa para mostrar el nombre de la etiqueta en el eje X.

Línea 6: PLT.Ylabel se usa para mostrar el nombre de la etiqueta en el eje Y.

Línea 7: Esto mostrará el gráfico de barras en la pantalla con todas las configuraciones anteriores.

Ejemplo 1: Gráfico de barras con configuración predeterminada

Los pasos completos sobre todos juntos se verán a continuación en Python:

# demo_country_gdp_percapita.py
importmatplotlib.pyplotasplt
País = ['Singapur', 'Canadá', 'EE. UU.', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
PLT.Bar (país, GDP_PERCAPITA)
PLT.Título ('Gráfico de barra de demostración')
PLT.Xlabel ('país')
PLT.Ylabel ('GDP_PERCAPITA')
PLT.espectáculo()

Producción: demo_country_gdp_percapita.py

Línea 1 a 5: Importamos el matplotlib.paquete de pyplot. También creamos dos listas (país, GDP_PERCAPITA) para el eje X y el eje Y.

Línea 7: Pasamos esas dos listas como parámetros en el PLT.Método de bar ().

Línea 8 a 11: Establecimos los nombres de las etiquetas del eje X y el eje Y. También establecemos el nombre del título de la tabla de barras y, por fin, trazamos el gráfico que se muestra en lo anterior.

El método anterior es el método predeterminado, y simplemente pasamos nuestro eje x y eje Y. Pero también podemos colorear nuestro gráfico y formato. Eso es todo lo que vamos a ver con anticipación.

Ejemplo 2: Gráficos de barras con ancho personalizado de la barra rectangular

También podemos cambiar el ancho de la tabla de barras. El ancho de gráfico de barra predeterminado es 0.8, pero si necesitamos un menor ancho de la barra del rectángulo, podemos disminuir el valor de ancho. Y lo mismo, podemos aumentar el valor de 0.8 a mayor si necesitamos aumentar el ancho de la barra. Entonces, en esto, vamos a ver este parámetro de ancho. Vamos a usar el mismo código de pitón que se muestra en el ejemplo 1.

# bar_chart_width.py
# Importar el matlotlib.paquete de pyplot
importmatplotlib.pyplotasplt
# Creó dos listas para el eje X y el eje Y
País = ['Singapur', 'Canadá', 'EE. UU.', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
# Pase ambas listas en el método Bar () y aquí cambiamos el tamaño de ancho
#Valor de 0.8 (predeterminado) a 0.5
PLT.bar (país, GDP_PERCAPITA, Width = 0.5)
# Establecer el nombre del título
PLT.Título ('Tamaño de ancho de la tabla de barra de demostración')
# Establecer el nombre xlable
PLT.Xlabel ('país')
# Establecer el nombre de Ylabel
PLT.Ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Dibuja el gráfico
PLT.espectáculo()

Línea 4 a 8: Importamos el matplotlib.paquete de pyplot. También creamos dos listas (país, GDP_PERCAPITA) para el eje X y el eje Y.

Línea 11: Pasamos esas dos listas como parámetros en el PLT.Método de bar (). También establecemos el ancho = 0.5. Este valor cambia el valor de ancho predeterminado, que es 0.8.

Línea 14 a 23: Establecimos los nombres de las etiquetas del eje X y el eje Y. También establecemos el nombre del título de la tabla de barras y, por fin, trazamos el gráfico que muestra a continuación. El tamaño de ancho de la tabla de barra a continuación ahora disminuye.

Producción: bar_chart_width.py

El cuadro de barra a continuación es la salida. Podemos ver que ahora el tamaño del ancho del gráfico de la barra es más delgado que la salida del gráfico de barras Ejemplo_1.

Ejemplo 3: Cambie el color de la tabla de barras

También podemos cambiar el color de la tabla de barras. Para eso, tenemos que pasar cualquier nombre de color con la palabra clave color = colour_name en el método de barra (), como se muestra a continuación. Esto cambiará el color de la tabla de barras del color predeterminado al nombre de color aprobado.

# bar_chart_change_color_1.py
# Importar el matlotlib.paquete de pyplot
importmatplotlib.pyplotasplt
# Creó dos listas para el eje X y el eje Y
País = ['Singapur', 'Canadá', 'EE. UU.', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
# Pase ambas listas en el método Bar (), y aquí cambiamos el ancho
# Valor de tamaño de 0.8 (predeterminado) a 0.5 y el color = verde
PLT.bar (país, GDP_PERCAPITA, Width = 0.5, color = 'verde')
# Establecer el nombre del título
PLT.Título ('Gráfico de la barra de demostración Cambiar el color')
# Establecer el nombre xlable
PLT.Xlabel ('país')
# Establecer el nombre de Ylabel
PLT.Ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Dibuja el gráfico
PLT.espectáculo()

Línea 4 a 8: Importamos el matplotlib.paquete de pyplot. También creamos dos listas (país, GDP_PERCAPITA) para el eje X y el eje Y.

Línea 13: Pasamos esas dos listas como parámetros en el PLT.Método de bar (). También establecemos el ancho = 0.5. Este valor cambia el valor de ancho predeterminado, que es 0.8. Pasamos un color de parámetro más. Este parámetro de color nos ayuda a cambiar el color del gráfico de la tabla de barras.

Línea 16 a 25: Establecimos los nombres de las etiquetas del eje X y el eje Y. También establecemos el nombre del título de la tabla de barras y, por fin, trazamos el gráfico que muestra a continuación. El color de la tabla de barras a continuación ahora se cambia.

Producción: bar_chart_change_color_1.py

El cuadro de barra a continuación es la salida. Podemos ver que ahora el color del gráfico de barras se cambia a verde, que pasamos. Por lo tanto, puede pasar cualquier color, y el método de barra () mostrará el gráfico con el mismo color en el que ha pasado al que.

Ejemplo 4: Cambie el color de cada gráfico de barras

También podemos cambiar el color de cada gráfico de barras rectangulares. Tenemos que hacer una lista de colores que queremos aplicar y luego pasar esa lista al método de barra () con otros parámetros como el código a continuación.

# bar_chart_change_color_2.py
# Importar el matlotlib.paquete de pyplot
importmatplotlib.pyplotasplt
# Creó dos listas para el eje X y el eje Y
País = ['Singapur', 'Canadá', 'EE. UU.', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
colores = ['morado', 'dorado', 'rojo', 'verde', 'azul']
# Pase ambas listas en el método Bar () y aquí cambiamos el ancho
# Valor de tamaño de 0.8 (predeterminado) a 0.5
PLT.bar (país, GDP_PERCAPITA, Width = 0.5, color = colores)
# Establecer el nombre del título
PLT.Título ('Color de cambio de gráfico de barra de demostración de cada barra rectángica')
# Establecer el nombre xlable
PLT.Xlabel ('país')
# Establecer el nombre de Ylabel
PLT.Ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Dibuja el gráfico
PLT.espectáculo()

Línea 4 a 8: Importamos el matplotlib.paquete de pyplot. También creamos dos listas (país, GDP_PERCAPITA) para el eje X y el eje Y.

Línea 9: Hemos creado una lista de nombres de color diferentes, y la pasaremos al método Bar () como parámetro.

Línea 13: Pasamos esas dos listas como parámetros en el PLT.Método de bar (). También establecemos el ancho = 0.5. Este valor cambia el valor de ancho predeterminado, que es 0.8. Pasamos un color de parámetro más. Este parámetro de color nos ayuda a cambiar el color de cada gráfico de la tabla de barras.

Línea 16 a 25: Establecimos los nombres de las etiquetas del eje X y el eje Y. También establecemos el nombre del título de la tabla de barras y, por fin, trazamos el gráfico que muestra a continuación. El tamaño de ancho de la tabla de barra a continuación ahora disminuye.

Producción: bar_chart_change_color_2.py

El cuadro de barra a continuación es la salida. El color del gráfico de barras se cambia a diferentes colores, no a un solo color de acuerdo con los valores de la lista de color.

Ejemplo 5: Gráfico de gráficos de barras en orden ordenado

También podemos mostrar el gráfico de gráfico de barras en orden ordenado. Para eso, tenemos que ordenar los datos antes de pasar al método Bar () como se muestra a continuación:

# bar_chart_sorted_order.py
# Importar el matlotlib.paquete de pyplot
importmatplotlib.pyplotasplt
# Creó dos listas para el eje X y el eje Y
País = ['Singapur', 'Canadá', 'EE. UU.', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
colores = ['morado', 'dorado', 'rojo', 'verde', 'azul']
# Ordenar las listas
Gdp_sorted = sorted (gdp_percapita)
Country_ordered = [x para _, x Insorted (ZIP (GDP_PERCAPITA, Country))]]
print ("country_ordered", country_ordered)
# Pase ambas listas en el método Bar (), y aquí cambiamos el ancho
# Valor de tamaño de 0.8 (predeterminado) a 0.5
PLT.bar (country_ordered, gdp_sorted, width = 0.5, color = colores)
# Establecer el nombre del título
PLT.Título ('Orden ordenada de gráfico de barras de demostración')
# Establecer el nombre xlable
PLT.Xlabel ('país')
# Establecer el nombre de Ylabel
PLT.Ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Dibuja el gráfico
PLT.espectáculo()

Línea 4 a 8: Importamos el matplotlib.paquete de pyplot. También creamos dos listas (país, GDP_PERCAPITA) para el eje X y el eje Y.

Línea 9: Hemos creado una lista de nombres de color diferentes, y la pasaremos al parámetro del método Bar ().

Línea 12 a 15: Primero ordenamos los valores del PIB del país, y luego ordenamos el nombre del país de acuerdo con su valor del PIB usando el método ZIP (). Y luego, imprimimos la variable country_ordered para confirmación, y obtenemos el nombre del país en un orden ordenado como se muestra a continuación:

Country_ordered ['Canadá', 'Singapur', 'Arabia Saudita', 'EE. UU.', 'Qatar']

Entonces, ahora tenemos ambos valores en orden ordenado. Por lo tanto, vamos a pasar estas listas ordenadas como parámetros al método de barra ().

Línea 20: Pasamos esas dos listas ordenadas como parámetros en el PLT.Método de bar (). También establecemos el ancho = 0.5. Este valor cambia el valor de ancho predeterminado, que es 0.8. Pasamos un color de parámetro más. Este parámetro de color nos ayuda a cambiar el color de cada gráfico de la tabla de barras.

Línea 23 a 32: Establecimos los nombres de las etiquetas del eje X y el eje Y. También establecemos el nombre del título de la tabla de barras y, por fin, trazamos el gráfico que muestra a continuación. El tamaño de ancho de la tabla de barra a continuación ahora disminuye.

Producción: bar_chart_sorted_order.py

El cuadro de barra a continuación es la salida. Podemos ver que ahora el gráfico de barras está en orden ordenado.

Ejemplo 6: Gráfico de barras con líneas de cuadrícula

También podemos agregar las líneas de cuadrícula en el gráfico de barras usando la función de cuadrícula (). Esta función de la línea de cuadrícula también acepta diferentes parámetros como color, ancho de línea, estilo de vida, etc. Por lo tanto, vamos a implementar el mismo código con la función Grid ().

# bar_chart_with_grid.py
# Importar el matlotlib.paquete de pyplot
importmatplotlib.pyplotasplt
# Creó dos listas para el eje X y el eje Y
País = ['Singapur', 'Canadá', 'EE. UU.', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
colores = ['morado', 'dorado', 'rojo', 'verde', 'azul']
# Pase ambas listas en el método Bar () y aquí cambiamos el ancho
# Valor de tamaño de 0.8 (predeterminado) a 0.5
PLT.bar (país, GDP_PERCAPITA, Width = 0.5, color = colores)
PLT.Grid (color = '#9545ab', linestyle = '-', lineWidth = 2, axis = 'y', alfa = 0.7)
# Establecer el nombre del título
PLT.Título ('Gráfico de barra de demostración con cuadrícula')
# Establecer el nombre xlable
PLT.Xlabel ('país')
# Establecer el nombre de Ylabel
PLT.Ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Dibuja el gráfico
PLT.espectáculo()

El código anterior es similar al ejemplo no. 4. El único cambio está en el código de Python anterior está en la línea número 14. En la línea 14, agregamos una función de cuadrícula (), y dentro de eso, pasamos diferentes parámetros de línea.

Y cuando ejecutamos el código anterior, obtenemos la salida como a continuación:

Ejemplo 7: Gráfico de barra horizontal

También podemos mostrar horizontalmente la tabla de barras. Para eso, tenemos que usar PLT.barh en lugar de PLT.bar

# horizontal_demo.py
# Importar el paquete requerido
importmatplotlib.pyplotasplt
# Creó dos listas ficticias para el eje X y el eje Y
País = ['Singapur', 'Canadá', 'EE. UU.', 'Qatar', 'Arabia Saudita']
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
# Usamos aquí el método Barh () (horizontal) no bar ()
PLT.Barh (país, GDP_PERCAPITA)
# Establecer el título de la tabla de bares
PLT.Título ('Gráfico de barra horizontal de demostración')
# Establezca el xlable y la ylabel de la tabla de barras
PLT.Xlabel ('país')
PLT.Ylabel ('GDP_PERCAPITA')
# Finalmente muestra el gráfico
PLT.espectáculo()

Línea 11: estamos usando el PLT.Método Barh () para el horizontal.

La salida a continuación muestra el código anterior.

Producción: horizontal_demo.py

Conclusión: Este artículo ha mostrado cómo crear el gráfico de barras desde el matePlotlib.pyplot. También hemos visto diferentes parámetros que podemos usar en la función Bar (). Estos parámetros pueden hacer que nuestro gráfico se vea muy profesional, como cambiar el color, el ancho de la barra, la pantalla horizontal o vertical, etc. En el siguiente artículo, exploramos más sobre matplotlib.

El código para este artículo está disponible en el siguiente enlace GitHub:

https: // github.com/shekharpandey89/How-to-Use-Matplotlib-Bar-Chart