一、柱形图介绍
（1）介绍
（2）优点、缺点
（3）适用范围
二、数据介绍
（1）数据构成
（2）数据选取
三、python数据库连接配置以及数据提取设置
（1）调用库以及连接语法
（2）语法参数讲解
（3）数据提取设置
四、全局变量配置
（1）字体画布配置
（2）标题、标签设置
五、数据库数据画图
（1）画图函数调用并作出图形
（2）全代码
一、柱形图介绍 （1）介绍柱状图（Histogram），也称条图（英文：bargraph）、长条图（英文：barchart）、条状图（Bar graph），是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。
（2）优点、缺点优点：
①便于用户理解大量数据以及数据相互之间的关系。
②优点是让用户通过视觉化的符号，更加快速直观的读取原始数据。
缺点：
柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
（3）适用范围适用场合是二维数据集，用于比较一段时间内的数据变化
二、数据介绍 （1）数据构成本次柱状图绘画数据是由数据库中的订单表（order）提供，其中表order含有订单编号（ORDER_ID）、订单日期(ORDER_DATE)、店铺名称(SITE)等二十一个列。
根据柱形图的定义以及适用范围，我们本次画图选用的数据是具有统计计数并且能够比较的数据，因此我们本次选择销售经理以及订单利润。
在Navicat中通过SQL语句统计出2019年各个销售经理所销售的利润。
SELECT MANAGER, SUM(PROFIT) as TotalProfit FROM orders where FY='2019' group by MANAGER
没有pymysql库，可以通过语句pip install pymysql方式安装
import pymysql
import pandas as pd # 用来做数据导入（pd.read_sql_query() 执行sql语句得到结果df）
import matplotlib.pyplot as plt # 用来画图（plt.plot()折线图， plt.bar()柱状图，....）
# 1. 连接MySQL数据库: 创建数据库连接
conn = pymysql.connect(host='ip',port=端口号,user='用户名',password='用户密码',db='连接表名')
（2）语法参数讲解
调用库后通过pymysql.connect创建连接，连接参数如下：
host：主机名，也可以存储的ip地址
port：数据库端口号，一般的数据库端口号3306
user：用户名
password：用户密码
db：数据库名称
（3）数据提取设置连接数据库，在数据库中提取数据就涉及到数据库的SQL查询，此处也会有简单数据库在Python下的操作方法。
# 2 创建一个sql语句
# -- 统计每个销售经理2019年的利润总额
sql = r"SELECT MANAGER, SUM(PROFIT) as TotalProfit FROM orders where FY='2019' group by MANAGER"
# 3 执行sql语句获取统计查询结果
df = pd.read_sql_query(sql, conn)
四、全局变量配置
（1）字体画布配置
此处的字体画布设置在使用matplotlib画图时都可以放在库导入之后，当成固定的设置，其中的参数介绍在前面plot()函数画图时已经做出介绍详细请看前面的文章。
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文字体支持中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 支持中文字体下显示'-'号
# figure 分辨率 800x600
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6,4) # 8x6 inches
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 # 100 dot per inch
（2）标题、标签设置
title()是标题设置，ylael()设置y轴的标签，grid()网格线设置
#标签、标题设置
plt.title("每个销售经理2019年的利润总额")
plt.ylabel("利润额")
plt.xlabel('经理')
#网格线设置
plt.grid(axis='y')
网格线设置参数介绍：
plt.grid() # 显示网格线 1=True=默认显示；0=False=不显示
plt.grid(1) # 显示网格线
plt.grid(True) # 显示网格线
plt.grid(b=True) # 显示网格线
plt.grid(b=1) # 显示网格线
plt.grid(b=True, axis='x') #只显示x轴网格线
plt.grid(b=True, axis='y') #只显示y轴网格线
plt.grid(b=1, which='major') # 默认就是major，例如x轴最大值为3.5（这个值占比极小，不影响作图的话），这部分图像不会显示；若which='both'则显示；若设置为minor则不显示网格（其实这里有点不懂，，既然不显示，那为什么不直接设置为b=0呢？？？？）
五、数据库数据画图
（1）画图函数调用并作出图形
通过for循环将每个经理对应的值画入图像上：
#y轴值的显示
for index,value in df['TotalProfit'].items():
plt.text(index,value,round(value),ha='center',va='bottom',color='k')
#通过上述查询的结果进行x，y的带入
plt.bar(df['MANAGER'], df['TotalProfit'])
作出图形如图：
import pymysql
import pandas as pd # 用来做数据导入（pd.read_sql_query() 执行sql语句得到结果df）
import matplotlib.pyplot as plt # 用来画图（plt.plot()折线图， plt.bar()柱状图，....）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文字体支持中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 支持中文字体下显示'-'号
# figure 分辨率 800x600
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6,4) # 8x6 inches
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 # 100 dot per inch
#建立连接
conn = pymysql.connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='9812yang',db='mydb')
#设置查询语句
sql = r"SELECT MANAGER, SUM(PROFIT) as TotalProfit FROM orders where FY='2019' group by MANAGER"
#执行sql语句获取统计查询结果，并赋值
df = pd.read_sql_query(sql, conn)
#调用函数
plt.bar(df['MANAGER'], df['TotalProfit'])
#设置y轴的网格线
plt.grid(axis='y')
#设置标题
plt.title("每个销售经理2019年的利润总额")
#y轴标签
plt.ylabel("利润额")
#x轴标签
plt.xlabel("经理姓名")
#将对应数值写入柱形图
for index,value in df['TotalProfit'].items():
plt.text(index,value,round(value),ha='center',va='bottom',color='k')
到此这篇关于Python连接数据库使用matplotlib画柱形图的文章就介绍到这了,更多相关Python matplotlib柱形图内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)！
