Python Matplotlib实战：绘制并排柱状图与人口折线图

季宁

发布时间：2026-10-12 | 2人浏览过

原创

本文详解如何使用Python的Matplotlib库绘制并排柱状图，通过八座城市的小初高学校数量对比案例，结合人口折线图展示多维数据。文章涵盖数据准备、坐标轴设置、颜色区分及标签添加等关键步骤，帮助读者掌握二维定性数据的可视化技巧。

一、概念说明

柱状图（bar chart）是一种通过从相同横坐标出发，依据不同数值设定柱子高度，来展示无序或有序定性数据中某个定量指标大小关系的图表类型。

示意图如下：

(1) 在横坐标无序的情况下，通常建议根据数值大小进行降序排列。

(2) 柱状图的纵坐标可以包含正值和负值，但绘图时必须以基准的0线为起点，否则会产生误导性的视觉信息。

(3) 当类别间数值差异巨大、类别数量较多或类别名称文本较长时，建议将柱形图旋转90度，即改用条形图（bar chart的横向版本）。

(4) 若数据呈现二维定性特征，可根据具体需求选择堆叠柱状图或并排柱状图。

①堆叠柱状图：

--- 侧重于对比类0-4的大类总量。

--- 同时关注小类a/b在大类中的占比情况。

② 并排柱状图（本文案例对象）

--- 更侧重于对比小类系列1-3在不同大类1-4之间的差异。

--- 关注小类在不同大类间的数值分布差异。

--- 若需呈现大类总量信息，可额外叠加折线图。

二、数据展示

在本案例中，我们旨在使用Python编码，借助matplotlib包绘制并排柱状图，因此需要准备二维定序数据。

延续专栏其他案例的风格，我们继续使用随机选取的八座城市数据，目的是对比这八座城市小、初、高学校的数量（柱状图展示），以及人口数量情况（折线图展示）。

遵循“统计公报中有则记录，无则通过百度查询”的原则，整理出以下仅供绘图使用的数据。

上述Excel表格中的数据分别存储，利用以下代码将其导入Python环境。

import pandas as pd
school_num = pd.DataFrame(pd.read_excel('./小初高学校个数.xlsx'))
people_num = pd.DataFrame(pd.read_excel('./2020人口普查数据.xlsx'))

三、图像绘制

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
 
# 中文和正负号设置
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
 
x = np.arange(8)
bar_width = 0.3
tick_label = school_num['城市']
plt.figure(figsize=(13,7))
# 柱状
plt.bar(x, school_num['小学'], bar_width, align="center", color="#2bb179", label='小学', alpha=0.5)
plt.bar(x+bar_width, school_num['初中'], bar_width, color="b", align="center", label="初中", alpha=0.5)
plt.bar(x+bar_width*2, school_num['高中'], bar_width, color="orange", align="center", label="高中", alpha=0.5)
# 折线
plt.plot(x+bar_width, people_num['人数-万'], color="#ff796c", marker='o', lw=2,label='人口普查数(万)')
 
text_x = [x,x+bar_width,x+bar_width*2]
text_x = [text_x[i][j]  for i in range(3) for j in range(8) ]
text_y = [school_num['小学'],school_num['初中'],school_num['高中']]
text_y = [text_y[i][j]  for i in range(3) for j in range(8) ]
plt.xticks(x+bar_width, tick_label,fontsize=18)
plt.yticks(fontsize=18)
plt.xlabel("城市",fontsize=20)
plt.ylabel("学校数量",fontsize=20)
plt.legend(fontsize=16)
plt.grid()
 
# 柱型加数字
for x,y,text in zip(text_x,text_y,text_y):
    plt.text(x-0.12,y+15,str(text),fontsize=12)
 
# plt.savefig(r'./并排柱状图示例.png')

plt.bar（横坐标位置，柱子数值）：横坐标位置通常使用np.arange（横坐标类别数）获取。在并排柱状图中，每个小类需向右移动一个窗宽单位；若觉得柱子紧挨着显得拥挤，也可增加0.1的间距使其稍作隔开。

plt.plot的横坐标选择x+bar_width，是因为我们有三个柱子，希望折线的原点能对应横坐标居中显示。

plt.text：此部分用于为整幅图添加文字说明，但具体位置需自行指定。

plt.xticks(原名称，新名称)。

绘制结果：