用Jupyter写高中期末模拟，女生柱状图（并列，堆积）

<think>嗯，用户问的是在Jupyter里制作高中期末模拟的女生柱状图，包括并列和堆积两种类型。首先，我需要确定用户的具体需求。可能他们需要展示不同班级或科目的女生成绩对比，或者与其他性别的比较，但题目中特别提到女生，所以可能是女生在不同类别中的分布情况。 接下来，用户提到的是高中期末模拟，所以数据可能涉及多个科目或多个班级。并列柱状图适用于比较不同类别在同一组的数据，比如不同班级女生各科的平均分。而堆积柱状图则适合展示同一类别内各部分的构成，比如每个班级中女生在不同科目上的分数累积。 然后，我需要考虑数据准备。通常用Pandas库来处理数据，可能用户需要创建DataFrame，包含班级、科目、女生人数或分数等信息。例如，模拟三个班级，每个班级女生在语文、数学、英语的成绩。如果是堆积图，可能需要每个班级的不同科目的数据叠加在一起。 接下来是绘图部分，使用Matplotlib或Seaborn库。对于并列柱状图，需要设置每个柱子的位置和宽度，确保不同班级的柱子并排显示。对于堆积柱状图，则需要从下到上叠加各个部分，使用bottom参数。 还要注意图表的美观，比如添加标题、坐标轴标签、图例等。可能需要调整字体大小，尤其是中文显示，避免出现乱码，这在Matplotlib中需要额外设置。 用户可能的难点在于如何正确设置柱子的位置和堆积的数据结构。需要详细说明代码步骤，比如如何创建数据，使用bar函数多次绘制并列的柱子，或者如何累积底部值进行堆积。 另外，用户可能对代码的每一步不太熟悉，所以需要解释清楚每个参数的作用，比如x轴的位置计算，颜色的选择，图例的位置等。同时，提醒用户根据实际数据调整变量名和标签，确保代码的可移植性。 最后，应该给出示例数据结构和完整的代码示例，让用户可以直接运行并查看结果。同时，说明两种图表的适用场景，帮助用户理解何时使用并列或堆积柱状图。可能还需要检查代码中的中文显示问题，确保在Jupyter中正确显示中文标签和标题。</think>在Jupyter Notebook中制作高中期末模拟数据的女生柱状图（并列/堆积），可以按照以下步骤操作： 一、数据准备（示例数据） ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建模拟数据 data = { '班级': ['1班', '2班', '3班'], '女生_语文': [78, 82, 75], '女生_数学': [85, 88, 80], '女生_英语': [80, 78, 83] } df = pd.DataFrame(data) ``` 二、并列柱状图实现 ```python plt.figure(figsize=(10,6), dpi=100) # 设置柱状图位置和宽度 x = range(len(df['班级'])) width = 0.25 # 绘制不同科目的并列柱状图 plt.bar(x, df['女生_语文'], width=width, label='语文', color='#FFB6C1') plt.bar([i + width for i in x], df['女生_数学'], width=width, label='数学', color='#FF69B4') plt.bar([i + 2*width for i in x], df['女生_英语'], width=width, label='英语', color='#C71585') # 设置中文显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.title('各班级女生各科成绩对比', fontsize=14) plt.xlabel('班级', fontsize=12) plt.ylabel('平均分', fontsize=12) plt.xticks([i + width for i in x], df['班级']) plt.legend() plt.show() ``` 三、堆积柱状图实现 ```python plt.figure(figsize=(10,6), dpi=100) # 设置基础数据 x = df['班级'] bottom = 0 # 依次堆积各科目 for subject in ['语文', '数学', '英语']: scores = df[f'女生_{subject}'] plt.bar(x, scores, bottom=bottom, label=subject) bottom += scores plt.title('各班级女生总分构成', fontsize=14) plt.xlabel('班级', fontsize=12) plt.ylabel('总分', fontsize=12) plt.legend(loc='upper right') plt.show() ``` 四、关键要点说明 1. 并列柱状图适用场景：比较不同班级同一科目的成绩差异 2. 堆积柱状图适用场景：展示同一班级不同科目的成绩构成 3. 颜色搭配：建议使用相近色系区分不同科目 4. 扩展应用：可以通过调整width参数控制柱子宽度，添加数值标签等增强可视化效果 建议在实际使用时： 1. 根据真实数据调整DataFrame结构 2. 使用`plt.savefig()`保存高清图片 3. 添加`plt.grid()`辅助线提升可读性 4. 通过`ax.set_ylim()`控制y轴范围优化显示效果 需要完整数据集或具体可视化需求可以进一步补充说明，我可以提供定制化的代码方案。