bar函数python bar函数的用法

Python画截断图

近日，帮女朋友画截断图时，遇到了一些问题，网上很多资料都是互相粘贴，缺少能够解决问题的帖子，经过查看官方api最终解决了问题。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：主机域名、虚拟主机、营销软件、网站建设、静宁网站维护、网站推广。

在此记录一下，也希望能够帮助其他有需要的人。

这个是最方便的一种解决办法，官网地址为 Pypi ，官网的教程比较简洁

即可以得到可用的图：

看着效果好像还不错，但是如果要画柱状图，则如何解决呢？

仿照官方的程序，我们可以写出来以下的程序

得到以下图：

这个图我们可以发现存在一定的问题，它的横坐标不对了，我们的“1”显示不出来了！！！

那怎么解决呢？可以知道我们在bar()函数中使用 tick_label=name_list 是不可行的了，那我们试下 plt.xticks 函数看看

首先删除bar函数中的 tick_label=name_list ,然后在 plt.show() 前面加上 plt.xticksx,name_list) ，得到下图结果

我们通过对比这两个图，可以发现一个很trick的解决办法！

第一个图，没有自带的刻度，但是少了一个我们想要的刻度；第二个图，存在自带的刻度，但是我们想要的刻度全都有！

我们能不能考虑结合下呢？

我们尝试在bar中加上一个空的刻度，然后再显示出来

因此，这个方案在一些简单的图上还可以应用，复杂的场景就难以解决了！

matplotlib具有很强的自定义能力，我们可以考虑通过画两个子图，然后拼接成一个，来生成我们的截断图！

看着结果似乎还不错，坐标的刻度也显示正常啦

只是，由于我们使用subplot画出来的两个图默认大小是一样的，而前文使用brokenaxes画出来的截断上下的长度并不一样。我们这样画出来的图不好看，还需要调整下！

考虑到matplotlib可以使用grid来画图，我们尝试用它来调整下上下两图的比例！

画出来的结果好看多了！

重新画一下图

问题解决了！

我们得到了一个完整的图！

参考文献:

什么是Python装饰器

装饰器(decorator)是Python中的高级语法。装饰的意思就是动态扩展被装饰对象的功能。装饰器可以用于装饰函数、方法和类。

一 嵌套函数

# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内部函数 def bar(): print("hello world")

函数bar是一个定义在foo函数内部的函数。

Python中的函数是支持嵌套的，也就是可以在一个函数内部再定义一个函数。

然后，我们还知道函数是可以当作变量的，于是我们就可以在foo函数中把定义的这个bar函数返回。就像下面这样：

# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内层函数 def bar(): print("hello world") return

barfunc = foo()func() # func -- bar，这里执行func其实就相当于执行了在foo函数内部定义的bar函数

二 闭包形态1

# 闭包形态1def foo(): name = "Andy" # 外部函数的局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():

print(name) # 虽然bar函数中没有定义name变量，但是它可以访问外部函数的局部变量name return barfunc =

foo()func() # func -- bar -- 除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的局部变量)的引用

三 闭包形态2

# 闭包形态2def foo(name): # 给一个函数传参也相当于给函数定义了一个局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():

print(name) # 内部函数同样可以获取到传到外部函数的变量(参数) return barfunc = foo("Andy") #

把“Andy”当成参数传入foo函数 -- 其内部定义的bar函数也能拿到这个“Andy”func() # func -- bar --

除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的参数)的引用

四 装饰器形态1

# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 我接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():

print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 我传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数

return bar# 定义一个被装饰的函数def f1(): print("hello world.") # 用foo函数装饰f1函数f1 =

foo(f1)# 不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能

五 装饰器形态2

# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():

print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数

return bar# 定义一个被装饰的函数# 用foo函数装饰f1函数@foo # 使用f1 =

foo(f1)语法装饰的话稍显啰嗦，Python就提供了@语法，让装饰过程更简便def f1(): print("hello world.") #

不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能。

python matplotlib数据作图

一、使用numpy生成长度为100的等差序列作为自变量，命名为x，并使用三角函数SiNx和cosx**2生成两个因变量，命名为y和Z。

二、设置画布的大小、颜色、宽度、类型和标签。

三、通过plt.figure(figsize=(10,6))的画布。图（（10,6））。

四、尝试plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2,label='$\sinx$')和plt.plot(x,z,'b--',label='$\cosx^2$')。

五、分通过plt.xlabel('T')和plt.ylabel('V')设置X和Y轴的轴标签；并通过plt.title('V changes by T')为图形设置标题。

六、Y[：，0]=Y[：，0]*888表示修改第一个数据并将其展开888次；之后，使用上述设置时保持不变，发现另一行几乎是一条直线。