Python基于matplotlib绘制柱状统计图实战教程
发布时间：2026-10-13 |
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本文详细介绍如何使用Python的matplotlib库绘制柱状统计图。通过具体案例展示如何设置坐标轴标签、标题、Y轴范围，并利用bar函数绘制多组数据，配合label和legend生成图例。代码包含FG-NET、MORPH及CACD2000数据集的年龄分布统计，适合需要快速实现数据可视化的开发者参考。
本文分享一个使用Python绘制柱状统计图的完整实例，供读者参考学习。
主要使用的工具是Python中的matplotlib.pyplot库。
具体实现案例如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#添加图形属性
plt.xlabel('Age range')
plt.ylabel('Number')
plt.title('The statistics of face age dataset')
a = plt.subplot(1, 1, 1)
plt.ylim=(10, 40000)
x = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]
x1 = [7, 17, 27, 37, 47, 57, 67]
x2 = [13, 23, 33, 43, 53, 63, 73]
Y1 = [41, 39, 13, 69, 39, 14, 7]
Y2 = [0, 15, 20, 105, 79, 37, 43]
Y3 = [0, 91, 404, 464, 521, 375, 553]
#这里需要注意在画图的时候加上label在配合plt.legend（）函数就能直接得到图例，简单又方便！
plt.bar(x1, Y1, facecolor='red', width=3, label = 'FG-NET')
plt.bar(x, Y2, facecolor='green', width=3, label = 'MORPH')
plt.bar(x2, Y3, facecolor='blue', width=3, label = 'CACD2000')
plt.legend()
plt.show()
最终生成的图表效果如图所示：
如果您对Python其他技巧感兴趣，可以进一步阅读本站的《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》以及《Python文件与目录操作技巧汇总》等专题文章。
希望上述内容能对您的Python编程实践有所帮助。
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