从本课开始，依次介绍常用的一些统计图表，以下引用来自维基百科中的“统计图表”词条部分内容。

图表（Chart），或又称为统计图表，代表了一张图像化的数据，并经常以所用的图像命名，例如圆饼图，是主要使用圆形符号，长条图或直方图，则主要使用长方形符号。折线图，意味着使用线条符号。

常见的图表包括：直方图（Histogram）、长条图（Bar Chart）、饼图（Pie Chart）、折线图（Line Chart）等。

柱形图，还称为长条图、条图、条状图、棒形圖、柱状图，长条图，英文中可以使用“bar graph”或者“bar chart”。

柱形图基本样式如下图所示，它是一种以柱子高度为变量的统计图表。在柱形图中可以直观地观察到某些变量之间的相对大小关系。通常，柱形图适用于较小的数据集，如果数据集的维度太多，会造成“柱子”太密集，失去了可视化的效果。

输出结果：

绘制柱形图所使用的函数为 plt.bar，其完整形式如下：

下面对若干常用参数进行解释：

再使用 plt.bar 制图，加深对某些参数的理解，特别注意观察参数的值和输出结果，并与上面的输出结果对比。

输出结果：

除了使用 plt.bar 之外，前面曾经提过，在 pandas 的 DataFrame 对象下，有专门绘图的方法，柱形图就可以这样来实现。

输出结果：

上述柱形图比较的是单个变量（维度、特征）之间的大小关系，在此基础上，还可以用一种称为“堆积柱形图”的方式，展示每个变量（维度、特征）内部的各元素比例。

下面看一个示例，是对近年全国暑期票房收入的统计（仅统计历年 8 月份），借此理解“堆积柱形图”的绘制和应用。

首先本例所用数据来自 Tushare，如果读者愿意使用第三方模块获得数据，请安装：pip3 install Tushare，然后按照如下演示得到数据。但是，这个模块的官方在读者阅读的时候或许已经修改了读取数据的政策，若用下面的方式没有得到数据，请到官方网站查阅最新政策。另外，为了方便学习，我把以下示例用到的数据整理到了数据仓库，可以将此数据下载到本地，然后用pd.read_csv函数加载。

然后计算每年的票房总收入。

接下来才是激动人心的时刻，先贴出代码和结果，再慢慢品味。

输出结果：

先观察输出结果的图示，从中都可以读出什么信息？

2017 年票房第一的就是那部高扬民族主义大旗的动作片《战狼2》，据娱乐新闻报道后来也得补税。

看电影的时候热血沸腾，但研究科学问题，还是要静下心来。“科学技术是第一生产力”，再鼓舞士气的电影，也不如扎扎实实的生产力发展。因此，建议读者，还是要认真研究程序中的每个语句，这才是真正民族崛起的保证。

① 和 ② 两个语句，是在坐标系中绘制柱形图，它们的差别在于 ① 中没有设置 bottom 参数，② 中有 bottom = after_first.values，从而实现票房收入第一的和当年其他影片收入成为“堆积柱”，两者的总高度是该年的总票房收入。

注意，语句 ③ 和 ④ 是用来设置横坐标的主刻线以及相应的标示，特别是在 ④ 中，使用了 matplotlib.ticker 中的 IndexFormatter 类得到标示对象。

堆积柱形图可以看做是柱形图的拓展，此外，还有被称为“簇状柱形图”的拓展，即将若干个柱形图作为一簇，在每一簇中，柱子和柱子之间的距离小于簇与簇之间的距离，通常将簇内各柱子之间距离设置为 0。

输出结果：

语句 ⑤ 计算除了每簇的中央位置，这个很重要，请揣摩一下它的数学表达式含义。

语句 ⑥ 和 ⑦ 分别绘制每簇中的两个柱子，因为每簇中柱子之间的距离是 0，所以在 ⑦ 中用 position + width 表示第二根柱子的中央线位置。

对于绘制“簇状柱形图”，如果直接使用 DataFrame 对象的方法，可以更简单。例如：