摘要：先介绍条形图直方图，然后用随机数生成一系列数据，保存到列表中，最后统计出相关随机数据的概率并展示

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前述介绍了由点进行划线形成的拆线图和散点形成的曲线图，连点成线，主要用到了matplotlib中的plot()和scatter()这个函数，但在实际生活工作中，不仅有折线图，还经常会出现月份经济数据对比图，身高统计图等，制成图表就很容易对比看出差异。

下面用matplotlib中bar()函数和hist()来实现条形图和直方图。

一、bar()函数

bar()函数的最主要的几个参数如下：

bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
参数1：x : 标量型，x轴上的坐标。浮点数或类数组结构。注意x可以为字符串数组
参数2：height：y轴上的坐标。浮点数或类数组结构
参数3：width：指定柱形图的宽度。浮点数或类数组结构。默认值为0.8
参数4：bottom：标量或标量类数组型，y坐标的起始高度
参数5：align：柱状图在x轴上的对齐方式，可选{‘center’, ‘edge’} center：中心对称 edge：边缘对称
参数6：**kwargs：接收的关键字参数传递给关联的Rectangle。 返回值：BarContainer实例，其patches属性是柱体的列表

条形图（柱状图）一个简单的示例，随便设置12个月份，并给定某些数据，代码如下：

plt.bar([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13],[5,2,7,8,2,1,8,6,2,5,6,7,10], label="Test one", color='red') #x位置上数列[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]，表示为相对y轴，柱状图在X轴的位置，后面一列为对应y轴的高度。
plt.legend() #运行结果里图例名称显示出来

plt.xlabel('bar number') 
plt.ylabel('bar height') 
plt.title('TEST') 
plt.show()

当前名称：python数据可视化-matplotlib入门(4)-条形图和直方图
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