Matplotlib男女生平均成绩（柱状图可视化）

Matplotlib男女生平均成绩（柱状图可视化） 下图是最终效果图有两列柱状图代表男女生，Y轴数字代表分数，X轴代表各班级，顶部文字是图表的标题，红色虚线代表平均分数线，XY都有轴名称（x轴是年级，Y轴是分数），右下角矩阵是图例，对图表进行说明。

下图附上代码，还有很详细的代码注释，很容易看懂

Matplotlib全部完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#上面都是最基本的库，首先需要导入
plt.figure(figsize=(12,8), dpi=100,)
#创建画布
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  
# 设置字体，matplotlib默认不支持中文，需要引入字体
y_boy = np.array([88, 90, 92, 86, 95])
#男生班级分数，都放在一个列表内
y_girl = np.array([89, 88, 94, 84, 91])
#女生班级分数，也放在一个列表内
x_value = np.arange(5)
#柱状图的数量，取值5就是五个班级的图
bar_wight = 0.4
#柱状图的宽度，变量
x_title = ["高二1班", "高二2班", "高二3班", "高二4班", "高二5班"]
#班级名称字符串存在一个列表内
plt.bar(x_value, y_boy, tick_label=x_title, color="#0eb83a", linestyle="-", width=0.3, label="男生平均成绩")
#bar代表柱状图的方法，分别去x，y值，tick_label是x轴刻度名称
plt.bar(x_value + bar_wight, y_girl, color="#ed5736", width=0.3, label="女生平均成绩")
#这是女生的柱状图，同上
plt.axhline(85, 0, 1, linestyle="--", c="r", label="全体平均成绩")
#这是设置水平线的方法（平均分数线）
plt.legend(loc="lower right")
#图例方法，loc代表图例在哪位置显示，有label方法的默认会显示，不需要特意传值
plt.xlabel("年级")
#x轴说明名称
plt.ylabel("分数")
#y轴说明名称
plt.title("高二各班年级男女平均分数")
#柱状图标题
plt.savefig("1.png")
#保存图片，只填写文件保存路径和后缀就可以了
plt.show()
#show就是把图片展示出来。

2022.4.10日更新，主要对图形添加了辅助内容标签，丰富图表元素，看着更直观

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.arange(10, 101, 10)
x = np.arange(1, 11)
label = ["一", "二", "三", "四", "五", "六", "七", "八", "九", "十"]
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.figure(figsize=(16, 9), dpi=80)
plt.bar(x, y, width=0.5, label="完成量", color="#ed5736")
plt.xticks(np.arange(1, 11, 1), label)
plt.title("测试", fontsize=50)

plt.text(1, 10, "10%", weight="bold", color="b", fontsize=20, ha="center", va="bottom")
plt.text(2, 20, "20%", weight="bold", color="r", fontsize=20, verticalalignment='bottom', horizontalalignment="center")
plt.text(3, 30, "30%", weight="bold", color="r", fontsize=20, verticalalignment='bottom', horizontalalignment="center")
plt.text(4, 40, "40%", weight="bold", color="r", fontsize=20, verticalalignment='bottom', horizontalalignment="center")
plt.text(5, 50, "50%", weight="bold", color="r", fontsize=20, verticalalignment='bottom', horizontalalignment="center")
plt.text(6, 60, "60%", weight="bold", color="r", fontsize=20, verticalalignment='bottom', horizontalalignment="center")
plt.text(7, 70, "70%", weight="bold", color="r", fontsize=20, verticalalignment='bottom', horizontalalignment="center")
plt.text(8, 80, "80%", weight="bold", color="r", fontsize=20, verticalalignment='bottom', horizontalalignment="center")
plt.text(9, 90, "90%", weight="bold", color="r", fontsize=20, verticalalignment='bottom', horizontalalignment="center")
plt.text(10, 100, "100%", weight="bold", color="r", fontsize=20, verticalalignment='bottom',
         horizontalalignment="center")
plt.annotate("未达标平均线", xy=(1, 80), arrowprops=dict(arrowstyle="<->"), fontsize=20, xytext=(1, 60))
plt.ylim(0, 120)
plt.xlim(0, 11)
plt.axhline(80, linestyle="--", color="r", label="80%水平线", )
plt.xlabel("x轴", fontsize=24)
plt.ylabel("y轴", fontsize=24)
plt.legend(loc="upper left", fontsize=20)
plt.show()

本博客最早更新于2022.4.9日15.20分