Matplotlib时间序列bar|极客笔记

Matplotlib时间序列bar

在数据可视化中，时间序列是一种常见的数据类型。通过时间序列数据，我们可以看到数据随时间的变化趋势，理解数据的周期性和趋势性。在数据可视化中，Matplotlib是一种强大的Python库，可以用来创建各种类型的图表，包括时间序列图表。在本文中，我们将详细介绍如何使用Matplotlib创建时间序列的bar图。

准备数据

在开始之前，我们先准备一些时间序列的数据用于展示。我们创建一个简单的时间序列数据，包括日期和对应的值。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'date': pd.date_range(start='1/1/2022', periods=10, freq='D'),
    'value': np.random.randint(1, 100, 10)
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行上面的代码，我们可以得到如下的数据：

        date  value
0 2022-01-01     25
1 2022-01-02     92
2 2022-01-03     45
3 2022-01-04     49
4 2022-01-05     67
5 2022-01-06     15
6 2022-01-07     39
7 2022-01-08     85
8 2022-01-09     62
9 2022-01-10     84

创建时间序列bar图

接下来，我们使用Matplotlib创建时间序列的bar图。首先，我们导入Matplotlib库，并设置图形的风格。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('seaborn')

然后，我们创建一个新的图形和一个子图，设置图形的标题和坐标轴标签。

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title('Time Series Bar Chart')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Value')

接下来，我们使用bar函数在子图中绘制时间序列的bar图。

ax.bar(df['date'], df['value'])

最后，我们显示图形。

plt.show()

运行上面的代码，我们可以得到一个时间序列的bar图表

定制时间序列bar图

除了基本的时间序列bar图之外，我们还可以对图表进行定制，使其更具可读性和美感。例如，我们可以设置bar的颜色和透明度，添加网格线和调整坐标轴的格式。

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title('Customized Time Series Bar Chart')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Value')
ax.bar(df['date'], df['value'], color='skyblue', alpha=0.8)
ax.grid(True)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

运行上面的代码，我们可以得到一个定制化的时间序列的bar图表

通过定制化，我们可以使时间序列的bar图更加吸引人和易于理解。