plt如何让条形图有边框

使用 `edgecolor` 参数可以设置条形图的边框颜色，具体实现方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D'])
y = np.array([3, 7, 2, 5])

# 绘制条形图
plt.bar(x, y, edgecolor='black')

# 显示图形
plt.show()

其中 `edgecolor` 参数可以设置为任何有效的颜色值（如字符串 'red'、元组 (0, 0, 1) 等），也可以设置为 None 表示不显示边框。如果需要设置边框的宽度，可以使用 `linewidth` 参数。

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mu = 10 # mean of distribution 均值分布 sigma = 3 # standard devition of distribution 标准分布 x = mu + sigma * np.random.randn((2000)) print(x) plt.hist(x,bins=10,color='r',edgecolor = 'b',density=False) #edgecolor:条形的边框颜色 density:是否标准化 plt.show() mu = 10 # mean of distribution 均值分布 sigma = 3 # standard devition of distribution 标准分布 x = mu + sigma * np.random.randn((2000)) print(x) plt.hist(x,bins=50,color='r',edgecolor = 'b',density=False) #edgecolor:条形的边框颜色 density:是否标准化 plt.show()

这段代码使用了NumPy和Matplotlib库，生成了一个正态分布的随机数，并使用plt.hist()函数将数据绘制成直方图。其中，mu表示分布的均值，sigma表示分布的标准差，x为生成的2000个随机数。通过plt.hist()函数绘制直方图，其中x为数据，bins为直方图的条数，color为条形的填充颜色，edgecolor为条形的边框颜色，density表示是否标准化。在代码中，两次绘制直方图的区别在于bins的数量不同，第一次为10个，第二次为50个。最后，通过show()函数显示图形。

python条形图设置颜色

在Python中可以使用Matplotlib库来绘制条形图，并且可以通过设置参数来自定义条形图的颜色。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
x = np.arange(5)
y = [10, 8, 6, 4, 2]

# 设置颜色
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'purple']

# 绘制条形图
plt.bar(x, y, color=colors)

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们通过设置`color`参数来指定每个条形的颜色。在这里，我们使用一个字符串列表来指定不同的颜色。你也可以使用其他方式来指定颜色，例如使用RGB或RGBA值。

除了设置每个条形的颜色，你还可以设置整个图形的背景颜色、边框颜色等等，具体可以参考Matplotlib的文档。