Función matplotlib.pyplot.barh() en Python

Un diagrama de barras o diagrama de barras es un gráfico que representa la categoría de datos con barras rectangulares con longitudes y alturas proporcionales a los valores que representan. Los gráficos de barras se pueden trazar horizontal o verticalmente. Un gráfico de barras describe las comparaciones entre las categorías discretas. Uno de los ejes del gráfico representa las categorías específicas que se comparan, mientras que el otro eje representa los valores medidos correspondientes a esas categorías.

Crear un gráfico de barras horizontales

La API de matplotlib en Python proporciona la función barh() que se puede usar en el estilo de MATLAB o como una API orientada a objetos. La sintaxis de la función barh() que se utilizará con los ejes es la siguiente:

Sintaxis: matplotlib.pyplot.barh(y, ancho, alto=0.8, izquierda=Ninguno, *, alineación=’centro’, **kwargs)

Algunos de los parámetros posicionales y opcionales de la función anterior se describen a continuación:

La función crea un diagrama de barra horizontal delimitado por un rectángulo según los parámetros dados. A continuación, se muestra un ejemplo simple del método barh() para crear un diagrama de barra horizontal, que representa el número de estudiantes inscritos en diferentes cursos de un instituto.

Ejemplo 1:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
  
# creating the dataset
data = {'C': 20, 'C++': 15, 'Java': 30,
        'Python': 35}
  
courses = list(data.keys())
values = list(data.values())
  
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
  
# creating the bar plot
plt.barh(courses, values, color='maroon')
  
plt.xlabel("Courses offered")
plt.ylabel("No. of students enrolled")
plt.title("Students enrolled in different courses")
plt.show()

Producción :

Aquí plt.barh(cursos, valores, color=’maroon’) se usa para especificar que el gráfico de barras se trazará usando la columna de cursos como el eje Y y los valores como el eje X. El atributo color se usa para establecer el color de las barras (marrón en este caso). plt.xlabel («Cursos ofrecidos») y plt.ylabel («estudiantes inscritos») se usan para etiquetar los ejes correspondientes.plt.title ( ) se usa para hacer un título para el gráfico.plt.show() se usa para mostrar el gráfico como salida usando los comandos anteriores.

Ejemplo 2:

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
  
# Read CSV into pandas
data = pd.read_csv(r"Downloads/cars1.csv")
data.head()
df = pd.DataFrame(data)
  
name = df['car'].head(12)
price = df['price'].head(12)
  
# Figure Size
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 9))
  
# Horizontal Bar Plot
ax.barh(name, price)
  
# Remove axes splines
for s in ['top', 'bottom', 'left', 'right']:
    ax.spines[s].set_visible(False)
  
# Remove x, y Ticks
ax.xaxis.set_ticks_position('none')
ax.yaxis.set_ticks_position('none')
  
# Add padding between axes and labels
ax.xaxis.set_tick_params(pad=5)
ax.yaxis.set_tick_params(pad=10)
  
# Add x, y gridlines
ax.grid(b=True, color='grey',
        linestyle='-.', linewidth=0.5,
        alpha=0.2)
  
# Show top values
ax.invert_yaxis()
  
# Add annotation to bars
for i in ax.patches:
    plt.text(i.get_width()+0.2, i.get_y()+0.5,
             str(round((i.get_width()), 2)),
             fontsize=10, fontweight='bold',
             color='grey')
  
# Add Plot Title
ax.set_title('Sports car and their price in crore',
             loc='left', )
  
# Add Text watermark
fig.text(0.9, 0.15, 'Jeeteshgavande30', fontsize=12,
         color='grey', ha='right', va='bottom',
         alpha=0.7)
  
# Show Plot
plt.show()

Producción: