柱状图，是一种使用矩形条，对不同类别进行数值比较的统计图表。
在柱状图上，分类变量的每个实体都被表示为一个矩形（通俗讲即为“柱子”），而数值则决定了柱子的高度。

1. 主要元素

柱状图服务器托管网是一种用长方形柱子表示数据的图表。
它包含三个主要元素：

横轴（x轴）：表示数据的类别或时间。
纵轴（y轴）：表示数据的数量或百分比。
柱子：用于表示每个数据类别或时间段的数量或百分比，柱子的高度与数据的大小成比例。

2. 适用的场景

柱状图适用于以下分析场景：

比较不同类别或时间段的数量或百分比。
显示数据的分布情况，如数据的最大值、最小值、平均值等。
强调数据的变化趋势。
比较不同组之间的差异。
分析数据的增长或下降情况。

3. 不适用的场景

柱状图不适用于以下分析场景：

数据之间存在比例关系，如占比、比率等，此时应该使用饼图或堆积图。
数据之间存在时间序列关系，此时应该使用折线图。
数据之间存在空间关系，此时应该使用地图。
数据之间存在相关性关系，此时应该使用散点图。

4. 分析实战

这次选用王者荣耀2023年KPL春季赛的战队数据：https://databook.top/wzry/2023-spring

4.1. 数据来源

fp = "d:/share/league-2023春季赛.csv"

df = pd.read_csv(fp)
df.loc[:, ["排名", "战队", "比赛场次", "胜场"]]

4.2. 数据清理

本次实战用柱状图展示前6名的比赛场次和胜场，也就是每个战队有2个柱子。

df.loc[:5, ["排名", "战队", "比赛场次", "胜场"]]

4.3. 分析结果可视化

data = df.loc[:5, ["排名", "战队", "比赛场次", "胜场"]]

with plt.style.context("seaborn-v0_8"):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

    teams = data["战队"].tolist()    
    games = {
        "比赛场次": data["比赛场次"].tolist(),
        "胜场": data["胜场"].tolist(),
    }
    width = 0.25
    multiplier = 0

    x = np.arange(len(teams))
    for name, vals in games.items():
        offset = width*multiplier
        rec服务器托管网ts = ax.bar(x+offset, vals, width, label=name)
        ax.bar_label(rects, padding=3)
        multiplier+=1


    ax.set_title("2023-KPL春季赛前六名")
    ax.set_xticks(x+0.1, teams)
    ax.legend(loc="upper left")

第一名重庆狼队，比赛场次总数倒数第二，但是胜场数确实第一，胜率明显高于其他队伍，不愧是冠军队伍。

战队，选手和各个英雄的数据都已经整理好分享在上面的URL中，感兴趣的话可以自己分析看看其他数据情况。

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【matplotlib 实战】–柱状图