使用plt.bar()画垂直条形图怎么让条形图颜色使用系统自定义颜色？

使用 `color` 参数可以设置条形图的颜色，可以使用系统自定义颜色。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 20, 30, 40]
colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange']

plt.bar(x, y, color=colors)
plt.show()

在上述代码中，`color` 参数接收一个颜色列表，可以设置每个条形图的颜色。可以在 `colors` 列表中添加系统自定义的颜色来设置条形图的颜色。运行上述代码可以得到一个垂直条形图，其中每个条形图使用不同的颜色。

相关问题

使用plt.bar()画垂直条形图怎么让条形图颜色盘系统自定义非用户指定？

可以使用 `plt.cm` 模块中的颜色映射函数，如 `plt.cm.viridis`、`plt.cm.coolwarm` 等，这些函数可以生成一组颜色，并且可以根据数据的大小自动调整颜色深浅。在调用 `plt.bar()` 方法时，可以将 `color` 参数设置为颜色映射函数的返回值。

以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
x = np.arange(5)
y = np.random.randint(1, 10, size=5)

# 定义颜色映射函数
cmap = plt.cm.viridis

# 使用 plt.bar() 绘制垂直条形图，并设置颜色
plt.bar(x, y, color=cmap(x))

# 显示图像
plt.show()

在上述代码中，我们通过 `cmap(x)` 来获取颜色映射函数返回的一组颜色，其中 `x` 是条形图的 x 坐标轴数据。这样就可以让条形图的颜色使用颜色映射函数自定义的颜色了。

Python plt.bar画并列条形图

以下是一个用Python的Matplotlib库绘制并列条形图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
data1 = [10, 15, 20, 25, 30]
data2 = [12, 18, 22, 28, 32]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# 绘图
x = np.arange(len(labels))
width = 0.35
fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, data1, width, label='Data 1')
rects2 = ax.bar(x + width/2, data2, width, label='Data 2')

# 添加标签、标题和图例
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_title('Bar Chart')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()

# 调整布局
fig.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

该代码将生成一个并列条形图，其中包含两个数据集，每个数据集都有五个项目。在此示例中，我们使用numpy库生成一个等距的x轴标签和matplotlib库的bar函数绘制条形图。我们还添加了标签、标题和图例，以及调整了布局以确保图形合理地适合绘图区域。运行代码将显示绘制的图形。