matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。
这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行。什么是最简单的bar，看如下语句你就知道她有多么简单了：
import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(left = 0,height = 1) plt.show()
执行效果：
是的，三句话就可以了，是我见过最简单的绘图语句。首先我们import了matplotlib.pyplot ，然后直接调用其bar方法，最后用show显示图像。我解释一下bar中的两个参数：
- left：柱形的左边缘的位置，如果我们指定1那么当前柱形的左边缘的x值就是1.0了
- height：这是柱形的高度，也就是Y轴的值了
left，height除了可以使用单独的值（此时是一个柱形），也可以使用元组来替换（此时代表多个矩形）。例如，下面的例子：
import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5)) plt.show()
可以看到 left = (0,1)的意思就是总共有两个矩形，第一个的左边缘为0，第二个的左边缘为1。height参数同理。
当然，可能你还觉得这两个矩形“太胖”了。此时我们可以通过指定bar的width参数来设置它们的宽度。
import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35) plt.show()
此时又来需求了，我需要标明x，y轴的说明。比如x轴是性别，y轴是人数。实现也很简单，看代码：
import matplotlib.pyplot as plt plt.xlabel(u'性别') plt.ylabel(u'人数') plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35) plt.show()
注意这里的中文一定要用u（3.0以上好像不用，我用的2.7），因为matplotlib只支持unicode。接下来，让我们在x轴上的每个bar进行说明。比如第一个是“男”，第二个是“女”。
import matplotlib.pyplot as plt plt.xlabel(u'性别') plt.ylabel(u'人数') plt.xticks((0,1),(u'男',u'女')) plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35) plt.show()
plt.xticks的用法和我们前面说到的left,height的用法差不多。如果你有几个bar，那么就是几维的元组。第一个是文字的位置，第二个是具体的文字说明。不过这里有个问题，很显然我们指定的位置有些“偏移”，最理想的状态应该在每个矩形的中间。你可以更改(0,1)=>( (0+0.35)/2 ,(1+0.35)/2 )不过这样比较麻烦。我们可以通过直接指定bar方法里面的align="center"就可以让文字居中了。
import matplotlib.pyplot as plt plt.xlabel(u'性别') plt.ylabel(u'人数') plt.xticks((0,1),(u'男',u'女')) plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center") plt.show()
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接下来，我们还可以给图标加入标题。
plt.title(u"性别比例分析")
当然，还有图例也少不掉:
import matplotlib.pyplot as plt plt.xlabel(u'性别') plt.ylabel(u'人数') plt.title(u"性别比例分析") plt.xticks((0,1),(u'男',u'女')) rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center") plt.legend((rect,),(u"图例",)) plt.show()
注意这里的legend方法，里面的参数必须是元组。即使你只有一个图例，不然显示不正确。
接下来，我们还可以在每个矩形的上面标注它具体点Y值。这里，我们需要用到一个通用的方法：
def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.03*height, '%s' % float(height))
其中plt.text的参数分别是：x坐标，y坐标，要显示的文字。所以，调用代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.03*height, '%s' % float(height))
plt.xlabel(u'性别')
plt.ylabel(u'人数')
plt.title(u"性别比例分析")
plt.xticks((0,1),(u'男',u'女'))
rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center")
plt.legend((rect,),(u"图例",))
autolabel(rect)
plt.show()
到这里这个图形已经基本完备了，不过可以看到你一个矩形紧靠这顶部，不是很好看。最好能够空出一段距离出来就好了。这个设置我没有找到具体的属性。不过，我还是通过一个小技巧来实现了。就是bar属性的yerr参数。一旦设置了这个参数，那么对应的矩形上面就会有一个竖着的线，我不知道他是干什么的。不过当我把这个值设置的很小的时候，上面的空白就自动空出来了。如图：
rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center",yerr=0.000001)
对于左右两边能否空出空白来暂时还没有找到（xerr参数不行）
Python
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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