条形图是数据可视化图形中非常基础和常用的图形。这里简单解释一下：条形图又叫长条形图（英文：barchart），又叫条形图（英文：bargraph），bargraph，bargraph，histogram，bargraph是统计的图的变量是一个矩形的长度。直方图用于比较两个或多个值（在不同时间或不同条件下），只有一个变量，通常用于较小数据集的分析。条形图也可以水平排列或多维表示。那么正常的条形图是什么样的呢？什么时候！什么时候！什么时候！下图是这样的：先把图片高亮了，接下来我们研究一下图片是怎么画的，我们来看看原始数据长什么样子：其实画图的过程和画图很像一个折线图，只是使用了绘制函数不同，绘制柱状图的函数plt.bar()：由于这只是最简单的柱状图，其实柱状图的函数plt.bar()有很多参数可以探索的设置，类似于折线图函数plt.plot()的探索，有兴趣的小朋友可以自行探索。条形图按照条形的长度排序显示当然，其他设置也是可以的。比如上图中的线条高低不均。这是因为x轴上的数据是按照学校名称排序的，所以可以吗？按最高分排序？也就是让所有的矩形按照从高到矮或者从矮到高的顺序排列？当然可以！这里需要强调的是，条形的高度排列等信息来源于原始数据。如果要改变条形的顺序，需要改变绘图的源数据！将原始数据倒序排序后，截取前十位的数据赋值给data_yuwen，传入绘图函数plt.bar()作为新的数据源，绘制出来的图片自然会不一样。我们先来看看数据长什么样子：这个数据源绘制的图如下。由于绘制图形所用的数据是按降序排列的，所以生成条形图的条形也会按降序显示：很多时候，我们常见的条形图还有另一种呈现形式，即水平条形图.大多数比较流行的动态条形图也是水平条形图。那么水平条形图呢？画画呢？理解plt.bar()的主要参数其实并不难，只要知道主要参数在plt.bar()函数中的作用即可！条形图函数中主要有五个参数，分别是x、height、width、bottom、orientation。其中，x控制每条bar在x轴方向的位置，height控制每条bar的长度，width控制每条bar的宽度，bottom控制每条bar在y轴方向的起始位置。orientation控制条的方向，是垂直还是水平，默认是垂直。通过一个小例子理解这些参数的作用：上面几行代码输出的图形如下：比较代码和实际输出的条形图，各个主要参数的作用是不是一目了然？横条图了解了这些参数的作用后，将竖条图转换成横条图就不难了！需要将所有条在x轴上的位置设置为0，所以所有条都从最左边开始绘制；由于是横条形图，条形的宽度实际上表示数据的大小，width参数在原始数据中设置为中文分数；bottom控制每个bar在y轴方向的起始位置，设置bottom=range(10)来设置每个bar在y轴的起始位置不同，避免bar重叠；height控制的是每个bar在y轴方向的长度。条形图横向设置后，y轴的长度就失去了测量数据的意义，直接设置一个常量即可；最后设置bar的方向为horizo??ntal，即orientation="horizo??ntal"。提示：数据和标签必须匹配，即plt.bar()的关键数据必须与plt.yticks()提取的标签一一对应。一旦不匹配，整个图表显示的结果就是错误的结果！上面代码生成的条形图如下：感觉上面生成横条形图的方法有点绕，和人们的习惯认知有点不一样。绘制横条图是否需要改变自己的习惯性认知？你知道有多反人类吗？当然不知道。事实上，有一种更简单的方法来绘制水平条形图。之所以一开始没有直接使用这种简单的方法，就是想让大家体验一下条形图参数的灵活设置。而如果我能理解更复杂的方法，那么理解和使用简单的方法就更难了！不卖了，我们来认识一下类似plt.bar(）功能。plt.barh()函数是专门用来绘制水平条形图的函数。主要参数有：y控制y轴显示的标签的来源width控制横条的长度，即条形比较高度时使用的数据源width需要设置的参数主要就是这三个，比用plt画水平条形图简单多了。一样的头发对不对？以后如果需要绘制水平条形图，尽量使用plt.barh()函数。毕竟是专门用来绘制这类图表的，简单易用。不过，实际工作中对条形图的需求并不仅限于这些。比如例子只显示各个学校的中文成绩。有时需要将各个科目的分数同时显示在一个条形图中，有时需要绘制堆叠的条形图来显示每个科目的分数和总分。这些图应该怎么画？其实只要理解了各个参数的含义，画出这些图是不成问题的。至于怎么画，我们看下一章分解！
