# Matplotlib 条形图 > 原文： [https://pythonbasics.org/matplotlib-bar-chart/](https://pythonbasics.org/matplotlib-bar-chart/) 条形图可以使用 Matplotlib 制作。 您可以创建各种颜色，位置，方向等变化的变体。 那么什么是 Matplotlib？ Matplotlib 是一个 Python 模块，可让您绘制各种图表。 条形图是可以绘制的图表类型之一。 条形图有许多不同的变体。 ## 示例 ### 条形图 `bar()`方法创建一个条形图。 那么您如何使用它呢？下面的程序创建一个条形图。 我们向它提供水平和垂直（数据）数据。 ```py #!/usr/bin/python3 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt data = [23, 45, 56, 78, 213] plt.bar([1,2,3,4,5], data) plt.show() ```  ### 绘图颜色 您可以更改条形图的颜色。 为此，只需添加`color`参数。可以将参数设置为英语颜色定义，例如`'red'`。 例： ```py import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt data = [23, 45, 56, 78, 213] plt.bar(range(len(data)), data, color='red') plt.show() ```  [下载 matplotlib 示例](https://gum.co/mpdp) ### 网格线 如果需要网格线，则可以这样做。 函数`.grid()`具有颜色，线型，宽度和轴。 （可选）您可以添加一个`alpha`值。 像这样的代码： ```py import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt data = [23, 45, 56, 78, 213] plt.bar(range(len(data)), data, color='royalblue', alpha=0.7) plt.grid(color='#95a5a6', linestyle='--', linewidth=2, axis='y', alpha=0.7) plt.show() ```  [下载 matplotlib 示例](https://gum.co/mpdp) ### Matplotlib 标签 绘图需要描述。 如果观看者不知道数字代表什么，那么绘图的用途是什么。 您要添加标签吗？ 下面的代码将标签添加到绘图中。 ```py import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt data = [23,85, 72, 43, 52] labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] plt.xticks(range(len(data)), labels) plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Amounts') plt.title('I am title') plt.bar(range(len(data)), data) plt.show() ```  ### 多个图表 您可以在一个图中绘制多个条形图。 需要多个条形图？ 下面的代码通过两次调用该方法来添加两个`bar`绘图。 指定了宽度参数。 ```py import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt data1 = [23,85, 72, 43, 52] data2 = [42, 35, 21, 16, 9] width =0.3 plt.bar(np.arange(len(data1)), data1, width=width) plt.bar(np.arange(len(data2))+ width, data2, width=width) plt.show() ```  ### 堆叠图 您可以将条形图彼此堆叠。 当您将多个值组合成更大的值时，这特别有用。 ```py import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt data1 = [23,85, 72, 43, 52] data2 = [42, 35, 21, 16, 9] plt.bar(range(len(data1)), data1) plt.bar(range(len(data2)), data2, bottom=data1) plt.show() ```