列表推导式

示例一：垂直柱状图

# 1.导入依赖包
import matplotlib.pyplot as plt

# 2.设置在线显示图像
%matplotlib inline

# 3.设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']

# 4.定义Y值
tem = [32.45, 34.344, 37.345, 41, 35]

# 5.设置画布尺寸
f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

# 6.绘图
# 参数：X， Y， 对齐方式， 颜色， 透明度
plt.bar(range(len(tem)), tem, align='center', color='steelblue', alpha=0.8)

# 7.标题
plt.title('城市最高温度')

# 8.y轴标签
plt.ylabel('温度')

# 9.x轴刻度
# 参数： 原值， 替换标签， 旋转角度
plt.xticks(range(len(tem)), ['深圳市','上海市','南宁市','天津市','重庆市'],rotation=0)

# 10.y轴上下限
plt.ylim([20, 43])

# 11.添加数据标注
# 参数： x坐标,  y坐标， 值， 对齐方式
for x, y in enumerate(tem):
    plt.text(x, y + 0.3, '%s' % round(y, 1), ha='center')

# 12.保存图片
# 参数： 图片保存路径， 去除周边空白部分， 分辨率
f.savefig('城市最高温度1.png', bbox_inches='tight', dpi=300)

# 13.显示图片
plt.show()

示例二：水平柱状图

# 1.导入依赖包
import matplotlib.pyplot as plt

# 2.设置在线显示
%matplotlib inline

# 3.设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']

# 4.定义Y
price = [35.5, 37.9, 40, 45.9, 49.34]

# 5.设置画布大小
f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 6))

# 6.绘图
barh = plt.barh(range(len(price)), price, align='center', color='cyan', alpha=0.8)

# 7.设置最上面一个柱状颜色
barh[-1].set_color('dodgerblue')

# 8.设置标题
plt.title('城市最高温度')

# 9.设置x轴坐标
plt.xlabel('温度')

# 10.设置y轴坐标
plt.ylabel('城市')

# 11.设置y轴刻度标签
plt.yticks(range(5), ['深圳市', '上海市', '南宁市', '天津市', '重庆市'])

# 12.设置x轴上下限
plt.xlim([32, 52])

# 13.隐藏上面边框
ax.spines['top'].set_visible(False)

# 14.隐藏下面边框
ax.spines['bottom'].set_visible(False)

# 15.隐藏左边边框
ax.spines['left'].set_visible(False)

# 16.隐藏右边边框
ax.spines['right'].set_visible(False)

# 17.隐藏x轴刻度
ax.set_xticks([])

# 18.添加数据标注
for x, y in enumerate(price):
    plt.text(y + 0.3, x, '%s' % y, va='center')

# 19.保存图片
f.savefig('城市最高温度2.png', bbox_inches='tight', dpi=300)

# 20.显示图片
plt.show()

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