前言

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作者：Python中文社區

本文用的資料如圖所示，Dataframe中顯示的是相關職位對應的地區和相應的薪水狀況，單位是千，要統計各個城市的薪資狀況，

最終目的是用Matplotlib結合Seaborn得到這種可視化效果

首先，匯入要用到的包，由于需要在圖中顯示中文字，還需要進行一些字體的設定，

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline


# 設定中文字體為微軟雅黑
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'

先用Seaborn生成一張基礎的柱狀圖，并給圖加上標題，之后圍繞這張圖進行進一步的修改，

fig,ax = plt.subplots(figsize=(9,6))
sns.barplot(x='city',y='salary',data=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/df,ci=95,ax=ax)
ax.set_title('各城市薪資水平對比')

可以比較明顯看出橫縱坐標的刻度標簽的字體有點小，同時刻度線顯示起來不好看，所以第一步把刻度標簽的字體放大并去掉刻度線，

由于刻度的設定是tick的屬性，所以用ax.tick_param()進行設定,用引數labelsize指定刻度標簽的大小，將length引數設定刻度線長短，

fig,ax = plt.subplots(figsize=(9,6))
sns.barplot(x='city',y='salary',data=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/df,ci=95,ax=ax)
ax.set_title('各城市薪資水平對比')

# 字體為16px大小，刻度線長度為0
ax.tick_params(labelsize=16,length=0)

第二步，去掉四邊的邊框（真的不好看），這里有兩種實作方式，

第一種是用上篇文章說過的ax.spines[‘xx’].set_visible(False)分別對top、bottoom、left和right進行設定，

第二種方式，由于這里只有一個Axes且四個邊框都去掉，所以也可以直接使用plt.box(False)

fig,ax = plt.subplots(figsize=(9,6))
sns.barplot(x='city',y='salary',data=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/df,ci=95,ax=ax)
ax.set_title('各城市薪資水平對比')

# 字體為16px大小，刻度線長度為0
ax.tick_params(labelsize=16,length=0)

#法一：
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)

#法二
plt.box(False)

接下來，為了使條形圖呈從小到大漸變的效果，可以指定各個城市的排列順序，并設定相應的顏色映射，

對各個城市的薪水求均值并從小到大排序，獲取城市排序串列city_order

city_order = df.groupby("city")["salary"].mean()\
               .sort_values()\
               .index.tolist()

然后用Seaborn中的order和palette分別設定排列順序和顏色，

fig,ax = plt.subplots(figsize=(9,6))
sns.barplot(x='city',y='salary',data=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/df,ci=95,ax=ax,
           order = city_order,palette = "RdBu_r")
ax.set_title('各城市薪資水平對比')

# 字體為16px大小，刻度線長度為0
ax.tick_params(labelsize=16,length=0)
plt.box(False)

緊接著在y軸上添加網格線便于觀察每個柱子的數值大小，因為是在y軸上，網格線為grid，所以用ax.yaxis.grid()進行設定

fig,ax = plt.subplots(figsize=(9,6))
sns.barplot(x='city',y='salary',data=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/df,ci=95,ax=ax,
           order = city_order,palette = "RdBu_r")
ax.set_title('各城市薪資水平對比')

# 字體為16px大小，刻度線長度為0
ax.tick_params(labelsize=16,length=0)
plt.box(False)

# 設定y軸網格線
ax.yaxis.grid(linewidth=0.5,color='black')
# 將網格線置于底層
ax.set_axisbelow(True)

由于x軸和y軸含義比較清晰，所以可以將橫縱坐標的標簽去掉，同時，為了更直觀，可以將y軸的刻度標簽由20，15…換成20k,15k…

這個程序分別用到ax.set_xlabel(),ax.set_ylabel()和ax.set_yticklabels()

fig,ax = plt.subplots(figsize=(9,6))
sns.barplot(x='city',y='salary',data=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/df,ci=95,ax=ax,
           order = city_order,palette = "RdBu_r")
ax.set_title('各城市薪資水平對比')

# 字體為16px大小，刻度線長度為0
ax.tick_params(labelsize=16,length=0)
plt.box(False)

# 設定y軸網格線
ax.yaxis.grid(linewidth=0.5,color='black')
# 將網格線置于底層，
ax.set_axisbelow(True)

ax.set_xlabel('')
ax.set_ylabel('')
# 將0處設為空字串，其他地方加上k
ax.set_yticklabels([" ","5k","10k","15k","20k"])

最后對標題進行設定，讓標題更加好看，這一步主要是對ax.set_title()中的引數進行調整，主要包括

backgroundcolor：控制背景顏色
fontsize：控制字體大小
weight：控制字體粗細
color：控制字體顏色
fig,ax = plt.subplots(figsize=(9,6))

sns.barplot(x='city',y='salary',data=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/df,ci=95,ax=ax,
           order = city_order,palette = "RdBu_r")

# 字體為16px大小，刻度線長度為0
ax.tick_params(labelsize=16,length=0)
plt.box(False)

# 設定y軸網格線
ax.yaxis.grid(linewidth=0.5,color='black')
# 將網格線置于底層，
ax.set_axisbelow(True)

ax.set_xlabel('')
ax.set_ylabel('')
# 將0處設為空字串，其他地方加上k
ax.set_yticklabels([" ","5k","10k","15k","20k"])

ax.set_title('               各城市薪資水平對比             ',backgroundcolor='#3c7f99',
            fontsize=24, weight='bold',color='white')

標籤：Python

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