本练习题聚焦于使用Python中的Matplotlib库来绘制各种条形图。通过实践，学习者可以掌握条形图的基本属性设置和数据可视化技巧。适合初学者提升数据分析能力。
Python的matplotlib库是数据可视化的重要工具，在绘制各种图表方面尤其突出，如条形图。在本题中，我们将探讨如何使用matplotlib来展示条形图以更好地呈现数据。
首先来看练习一：我们需要展示2017年内地电影票房前20名及其对应的票房数值。为此可以利用matplotlib的`pyplot`模块中的`barh`函数创建水平条形图。在此示例中，变量`x`和`y`分别代表电影名称及相应的票房数据；通过执行代码段如 `plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)` 可以设置图像的尺寸与分辨率。使用语句 `plt.barh(range(len(x)), y, height=0.3, color=orange)` 来绘制条形图，其中参数`height`定义了条的高度，并且颜色被设定为橙色；通过调用函数 `plt.yticks(range(len(x)),x)` 将y轴的标签设置成电影的名字。此外，我们还可以使用 `plt.grid(alpha=0.3)` 添加一些网格线以提高图像可读性，同时利用`ylabel`, `xlabel` 和 `title` 方法分别定义了坐标轴和图表标题；最后通过调用函数 `plt.show()` 来展示生成的条形图。
接下来是练习二：在这个场景中我们希望比较同一部电影在不同日期的表现。为此我们可以使用matplotlib中的`bar`方法绘制多个垂直条形，每个代表一个特定的日子。变量`bar_width`定义了相邻条之间的间距；通过设置如 `x_14`, `x_15`, 和 `x_16` 确保各日的条不重叠；使用语句如 `plt.xticks(x_15, a)` 来设定横轴标签，即电影名。代码段例如：`plt.bar(range(len(a)), b_14, width=bar_width, label=9月14日)` 可绘制不同日期的条形，并通过参数`label`添加图例；这样就可以清晰地看出每部电影在各个时间点上的票房表现。
总的来说，matplotlib提供了丰富的自定义选项，包括颜色、透明度和标签字体等，以适应不同的可视化需求。掌握好这个库可以帮助我们更有效地分析与展示数据，在简单对比或是复杂统计分析中都能游刃有余。
5星
