极客笔记Matplotlib 如何使用 Matplotlib 绘制带有 colorbar 的条形图
Matplotlib 是 Python 中常用的数据可视化工具之一，它可以绘制多种类型图表，其中包括条形图。条形图是一种图表类型，用于表示数据的大小，通过不同颜色的条形，可以区分数据点之间的差异。在本文中，我们将学习如何使用 Matplotlib 绘制带有 colorbar 的条形图。
阅读更多：Matplotlib 教程
准备数据
在开始绘制我们的条形图之前，我们需要准备一些数据。在本文中，我们将使用 Pandas DataFrame 对象来存储数据。我们首先将创建一些虚拟数据：
import pandas as pd
import numpy as np
data = {"State": ["California", "Florida", "New York"],
"GDP": [2600000, 930000, 1400000],
"Rank": [1, 4, 2],
"Population": [39538223, 21538187, 20201249]}
df = pd.DataFrame(data)
data 字典包含我们需要的信息，分别是每个州的名字、GDP、排名和人口。接着，我们将字典转换为 Pandas DataFrame 对象 df。
绘制简单的条形图
现在我们有了数据，我们可以开始绘制条形图了。我们将使用 Matplotlib 中的 bar() 函数。首先，我们来看一个简单的例子：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(df["State"], df["GDP"])
plt.show()
这里我们使用 bar() 函数来绘制我们的条形图。函数的第一个参数是 x 轴上的值（州的名字），第二个参数是 y 轴上的值（GDP）。最后，我们使用 show() 函数来显示图形。
使用 colorbar 给条形图上色
在上面的示例中，我们使用默认颜色来绘制条形图。我们可以根据数据点的值使用不同的颜色给条形图上色。我们可以使用 color 参数来指定每个数据点的颜色。让我们看一个例子：
plt.bar(df["State"], df["GDP"], color=["r", "g", "b"])
plt.show()
在上面的代码中，我们传递 "r"、"g" 和 "b" 字符串给 color 参数，分别对应红色、绿色和蓝色。这将指定每个数据点的颜色。现在我们来添加一个 colorbar，以便比较颜色与值之间的关系：
colors = np.array([2600000, 930000, 1400000])
plt.bar(df["State"], df["GDP"], color=colors)
plt.colorbar()
plt.show()
我们定义了一个名为 colors 的 NumPy 数组，并将其传递给 color 参数。我们还调用 colorbar() 函数来添加一个 colorbar。我们可以看到，较大的 GDP 值用浅蓝色表示，较小的 GDP 值用深蓝色表示。
改变 colorbar 的外观
我们可以通过对 colorbar 进行各种自定义来改变其外观和行为。例如，我们可以改变 colorbar 的标签和标题，或调整 colorbar 的位置、大小和分辨率。这里是一个例子：
colors = np.array([2600000, 930000, 1400000])
plt.bar(df["State"], df["GDP"], color=colors)
cbar = plt.colorbar()
cbar.ax.set_ylabel("GDP")
cbar.ax.set_title("Gross Domestic Product")
cbar.solids.set_edgecolor("face")
plt.show()
在上面的代码中，我们首先绘制了条形图并添加了 colorbar。接着，我们使用 cbar.ax.set_ylabel() 函数指定了 colorbar 的标签，使用 cbar.ax.set_title() 函数指定了colorbar 的标题。我们还使用 cbar.solids.set_edgecolor("face") 函数来消除 colorbar 块之间的黑色边框，使整个图像更加美观。
总结
在本文中，我们学习了如何使用 Matplotlib 绘制带有 colorbar 的条形图。我们首先准备了一些虚拟数据，并使用 Pandas DataFrame 对象存储数据。接着，我们使用 Matplotlib 中的 bar() 函数绘制了简单的条形图。最后，我们在条形图上使用不同的颜色、添加了 colorbar，并对其进行了各种自定义，以便更好地理解数据点之间的关系。
希望本文能够帮助您更好地理解如何使用 Matplotlib 绘制条形图，并进一步掌握数据可视化的技巧和方法。