plt.barh()的参数解释

时间: 2023-03-29 07:03:25 浏览: 118

matplotlib函数汇总.zip

**Matplotlib库是Python中最常用的2D绘图库，它提供了丰富的图形绘制功能，使得数据可视化变得简单易行。在“matplotlib函数汇总.zip”中，我们通常会找到一系列关于使用matplotlib进行图形绘制的关键函数和方法的详细说明。下面将对matplotlib的一些核心功能和常见函数进行详尽的解释。** **1. 创建图表** 创建基本图表是matplotlib的基础。`plt.figure()`函数用于创建一个新的图形窗口，而`plt.subplots()`则可以创建包含多个子图的布局。例如，`fig, ax = plt.subplots(2, 2)`会创建一个2x2的子图网格。 **2. 数据绘图** - `plt.plot()`：这是最常用的函数，用于绘制线图。它可以接受多种输入形式，如一维数组或列表，用于绘制折线图。 - `plt.scatter()`：用于绘制散点图，常用于展示数据点之间的关系。 - `plt.bar()`和`plt.barh()`：分别用于绘制垂直条形图和水平条形图，用于比较不同类别的数量或值。 - `plt.pie()`：绘制饼图，展示各部分占总体的比例。 **3. 调整轴和标签** - `ax.set_xlabel()`, `ax.set_ylabel()`：设置x轴和y轴的标签。 - `ax.set_xlim()`和`ax.set_ylim()`：设置x轴和y轴的显示范围。 - `ax.tick_params()`：调整刻度标记的属性，如颜色、大小、间隔等。 - `ax.legend()`：添加图例，与`label`参数配合使用。 **4. 图形美化** - `plt.title()`：设置图形的标题。 - `plt.grid()`：添加网格线。 - `plt.colorbar()`：为图像添加颜色条，用于解释颜色和值的关系。 - `ax.set_facecolor()`：设置背景色。 - `plt.style.use()`：应用预定义的样式，如'seaborn-whitegrid'，'ggplot'等。 **5. 保存和显示图形** - `plt.savefig()`：将当前图形保存为指定格式的文件。 - `plt.show()`：显示当前图形。 **6. 子图和布局** - `ax = fig.add_subplot()`：在已有figure对象上添加子图，可以控制子图的位置和排列。 - `plt.subplot2grid()`：更灵活地创建子图网格。 **7. 动态和交互式绘图** - `%matplotlib notebook`或`%matplotlib widget`：在Jupyter Notebook中启用交互式绘图模式，允许用户直接在单元格内操作图形。 **8. 图形对象和属性** - Matplotlib中的所有图形元素（如线条、文本、图像等）都是对象，可以通过属性和方法进行修改。例如，`line.set_color('red')`可以将线条颜色改为红色。 **9. 3D绘图** 通过`mpl_toolkits.mplot3d`模块，matplotlib也可以绘制3D图形，包括3D散点图、3D线图和3D表面图。以上只是matplotlib库的一小部分功能，实际使用中，matplotlib可以根据需求实现复杂的数据可视化效果。通过阅读“matplotlib函数汇总.pdf”，你可以深入学习更多细节，掌握更多的绘图技巧和高级用法。

plt.barh()是一个用于绘制水平条形图的函数，它的参数解释如下： - y：条形图的y轴数据，可以是一个数组或者一个序列。 - width：条形图的宽度，默认值为.8。 - height：条形图的高度，默认值为.8。 - left：条形图的左边界，默认值为。 - color：条形图的颜色，可以是一个颜色字符串或者一个颜色序列。 - align：条形图的对齐方式，可以是'center'、'edge'或者'left'，默认值为'center'。 - alpha：条形图的透明度，取值范围为~1。 - label：条形图的标签，用于图例的显示。 - hatch：条形图的填充图案，可以是一个填充图案字符串或者一个填充图案序列。 - edgecolor：条形图的边框颜色，默认值为'none'。

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barh控制y轴长度

使用barh叠加每一列的数据

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