Statistical 2018-12-25

条形图 bar

学生期中成绩和期末成绩如下表

name	Jasmine	Jeff	Nevin	Alejandra	Marta
MidtermExam	73	87	84	81	95
FinalExam	78	85	87	95	90

从表中，我们并不能直接(数据量大的情况下更为明显)的观察出不同成绩的对比．
因此依据表中数据，利用matplotlib绘制了条形图，如下图：

从图中很容易发现Alejandra进步最大;Marta的期末成绩虽然很高,但是相对于期中成绩并没有发挥的很好;Jeff,Nevin的成绩相对比较稳定;Jasmine的成绩稳健增长(当然两个数据很难得出这样的答案，这里只是举例)等等．

把数据通过可视化的方法呈现出来，可以让我们更直观的观察一些在数字上没有直接发现的东西．

以下代码是绘制条形图的命令

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


name = ['Jasmine', 'Jeff', 'Nevin', 'Alejandra', 'Marta']
midterm_exam = (73, 87, 84, 81, 95)
final_exam = (78, 85, 87, 95, 90)

fig, ax = plt.subplots()

index = np.arange(len(name))
bar_width = 0.35
opacity = 0.6
error_config = {'ecolor': '0.3'}

rects1 = ax.bar(index + bar_width / 2, midterm_exam, bar_width,
                color='b', alpha=opacity, yerr=3,
                error_kw=error_config,
                label='midterm_exam')

rects2 = ax.bar(index + 3 * bar_width / 2, final_exam, bar_width,
                color='r', alpha=opacity, yerr=3,
                error_kw=error_config,
                label='final_exam')

ax.set_xlabel('name')
ax.set_ylabel('Score(%)')
ax.set_title('Scores on Midterm and Final Exams')
ax.set_xticks(index + 3 * bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(name)
ax.legend(fontsize='x-small', loc='upper left', scatterpoints=1)
plt.show()