1. matplotlib bar()实现多组数据并列柱状图通用简便创
在数据可视化中，柱状图是一种常用的图表类型，用于显示不同类别的数据之间的比较。在Python中，使用matplotlib库可以轻松绘制柱状图，并且通过bar()函数实现多组数据的并列柱状图。
1.1 matplotlib简介
matplotlib是一个用于创建高质量图表的Python库，它具有简单易用的接口，支持多种图表类型和样式定制。通过matplotlib，我们可以将数据可视化，更直观地理解数据之间的关系。
1.2 bar()函数介绍
在matplotlib中，bar()函数用于绘制柱状图。它可以接受多个参数，用于指定柱状图的位置、宽度、高度等信息。在绘制多组数据的并列柱状图时，可以通过调整柱状图的位置和宽度实现。
2. 实例演示
2.1 准备数据
在这个例子中，我们将使用以下示例数据，这些数据代表了不同城市的人口数量：
city = ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']
population_2019 = [2154, 2424, 1494, 1303]
population_2020 = [2170, 2448, 1504, 1316]
首先，我们需要导入matplotlib库，并设置温度为0.6，即：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['axes.facecolor'] = (0.95, 0.95, 0.95)
plt.rcParams['figure.figsize'] = (8, 6)
plt.rcParams['axes.titlesize'] = 16
plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12
plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 12
temperature = 0.6
这些设置将应用于后续的图表绘制过程中。
2.2 绘制柱状图
接下来，我们使用bar()函数绘制柱状图。在这个例子中，我们绘制了两组数据的并列柱状图：
plt.bar(city, population_2019, width=-temperature, align='edge', label='2019')
plt.bar(city, population_2020, width=temperature, align='edge', label='2020')
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('Population')
plt.title('Population Comparison')
plt.legend()
plt.show()
通过设置参数align='edge'和width来控制柱状图的位置和宽度。其中，align='edge'表示柱状图的位置以柱子的边缘对齐，而width则用于控制柱状图的宽度。
通过调整temperature参数的值，可以改变不同组数据之间的间距。
3. 结果展示
运行以上代码，我们可以得到如下的柱状图：
4. 结论
通过使用matplotlib的bar()函数，我们可以轻松实现多组数据的并列柱状图。通过调整柱状图的位置和宽度参数，我们可以灵活地控制柱状图的展示效果，使其更符合实际需求。
值得注意的是，为了保持图表的清晰易读，我们还可以通过设置参数来调整图表的样式，如背景颜色、图表大小、轴标签大小等。
通过这个例子，我们不仅学会了如何使用matplotlib的bar()函数绘制并列柱状图，也了解了如何通过调整图表参数来定制化图表样式。相信在实际应用中，这些知识能够帮助我们更好地展示数据，提供更直观的信息。