什么是barh()函数？

在Python的数据可视化库matplotlib中，barh()函数用于创建水平柱状图（条形图）。与垂直柱状图相比，水平柱状图特别适合：

• 展示类别名称较长的数据
• 比较多个类别的数值大小
• 当类别数量较多时提高可读性

本教程将指导您从基础到高级使用barh()函数，并展示如何创建专业的数据可视化图表。

安装与准备

在使用barh()函数前，请确保已安装matplotlib库：

pip install matplotlib

导入所需库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

基础水平柱状图

创建一个简单水平柱状图的基本步骤：

1. 准备类别标签和数据
2. 使用plt.barh()创建图表
3. 添加标题和标签
4. 显示图表

示例代码：

# 创建数据
categories = ['电子产品', '服装', '食品', '书籍', '家居']
values = [120, 85, 150, 65, 95]

# 创建水平柱状图
plt.barh(categories, values)

# 添加标题和标签
plt.title('不同类别产品销售情况')
plt.xlabel('销售额 (万元)')

# 显示图表
plt.show()

高级定制技巧

barh()函数提供了多种参数用于定制图表外观：

1. 调整条柱颜色

colors = ['#3498db', '#2ecc71', '#e74c3c', '#f39c12', '#9b59b6']
plt.barh(categories, values, color=colors)

2. 添加数据标签

fig, ax = plt.subplots()
bars = ax.barh(categories, values)

# 在每个条柱上添加数值标签
for bar in bars:
    width = bar.get_width()
    ax.text(width + 3, bar.get_y() + bar.get_height()/2, 
            f'{width}', ha='left', va='center')

3. 分组水平柱状图

# 准备数据
categories = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']
product_A = [120, 135, 145, 160]
product_B = [85, 95, 110, 125]

# 设置位置
y = np.arange(len(categories))
height = 0.35

# 创建分组柱状图
plt.barh(y - height/2, product_A, height, label='产品A', color='#3498db')
plt.barh(y + height/2, product_B, height, label='产品B', color='#2ecc71')

# 添加标签和标题
plt.yticks(y, categories)
plt.xlabel('销售额')
plt.title('季度产品销售额对比')
plt.legend()

最佳实践与技巧

• 排序数据：将数据按值排序可以提高图表的可读性
• 合理使用颜色：使用颜色突出重要数据或表示不同类别
• 添加网格线：使用plt.grid(axis='x')添加水平网格线提高可读性
• 设置条柱间距：调整height参数控制条柱间距
• 添加数据源：在图表底部注明数据来源

完整示例：专业水平柱状图

# 准备数据（按值排序）
data = {'电子产品': 120, '服装': 85, '食品': 150, '书籍': 65, '家居': 95}
sorted_data = dict(sorted(data.items(), key=lambda item: item[1]))
categories = list(sorted_data.keys())
values = list(sorted_data.values())

# 创建图表和子图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 创建水平柱状图（使用渐变色）
colors = plt.cm.Blues(np.linspace(0.4, 1, len(categories)))
bars = ax.barh(categories, values, color=colors, height=0.6)

# 添加数据标签
for bar in bars:
    width = bar.get_width()
    ax.text(width + 2, bar.get_y() + bar.get_height()/2, 
            f'¥{width}万', va='center', fontsize=10)

# 添加标题和标签
ax.set_title('2023年产品类别销售额排名', fontsize=14, pad=20)
ax.set_xlabel('销售额 (万元)', fontsize=12)
ax.xaxis.set_label_position('top') 
ax.xaxis.tick_top()

# 美化图表
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7)
ax.set_axisbelow(True)

# 添加数据来源
plt.figtext(0.5, 0.01, "数据来源：公司2023年度销售报告", 
            ha="center", fontsize=9, alpha=0.7)

plt.tight_layout()
plt.show()

实际应用场景

水平柱状图在多种场景中非常有用：

掌握Python数据可视化

通过本教程，您已经学会了如何使用matplotlib的barh()函数创建各种水平柱状图。从基础图表到高级定制，这些技能将帮助您更有效地展示和分析数据。

继续探索matplotlib文档，了解更多定制选项和高级功能！

常见问题解答