Matplotlib 电影票房分析挑战

Matplotlib 高级柱状图绘制挑战：电影票房分析

题目要求

你需要使用 Matplotlib 绘制一个详细的三部电影在三天内的票房对比分析图。这个练习将考验你对 Matplotlib 各个细节的掌握程度。

数据

三部电影：《星际穿越》、《盗梦空间》、《黑暗骑士》
三天票房数据（单位：万元）：

电影	第一天	第二天	第三天
星际穿越	1250	1180	980
盗梦空间	980	1120	1350
黑暗骑士	1100	1050	1150

具体要求

1. 基础图形设置

• 创建图形和子图，设置合适的大小
• 设置中文字体支持，确保中文正常显示
• 解决负号显示问题

2. 柱状图绘制

• 使用分组柱状图，确保三部电影在每一天的柱子并排显示
• 为每部电影设置不同的颜色和纹理模式
• 控制柱子的宽度和间距，使其美观且易读

3. 坐标轴和脊柱定制

• 设置合适的 X 轴和 Y 轴范围
• 自定义 Y 轴刻度格式（如添加"万"单位）
• 隐藏顶部和右侧脊柱，只保留底部和左侧脊柱
• 调整左侧脊柱位置，使其从零点开始

4. 标签和标题

• 添加主标题和子标题
• 设置 X 轴和 Y 轴标签
• 添加图例，并自定义其位置和样式
• 在柱子顶部显示具体的票房数值

5. 网格和样式

• 添加主要和次要网格线
• 设置网格线样式（颜色、线型、透明度）
• 自定义刻度标签的字体大小和旋转角度

6. 高级功能

• 在图表中添加票房趋势线（用折线连接同部电影三天的数据点）
• 添加数据标签说明总票房最高的电影
• 使用颜色渐变或阴影效果增强视觉层次
• 添加自定义注解或箭头指向关键数据点

7. 输出和保存

• 调整图形布局，确保所有元素都完整显示
• 保存为高分辨率 PNG 文件
• 在代码中添加详细注释说明每一步的作用

额外挑战

• 创建一个子图，在主图下方显示三部电影三天票房的总和对比
• 在柱状图背景中添加票房目标的参考线
• 实现交互式提示（使用 mplcursors 或类似库）
• 自定义颜色主题，使用非默认配色方案

提示：这个题目涵盖了 Matplotlib 的大部分核心功能，包括图形创建、数据可视化、样式定制、文本标注和高级布局。通过完成这个练习，你将全面掌握 Matplotlib 的各个细节。

代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy  as np

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

days = ['第一天', '第二天', '第三天']
y_xj = [1250, 1180, 980]
y_dm = [980, 1120, 1350]
y_dark = [1100, 1050, 1150]

fig, ax = plt.subplots(figsize = (12, 8))
x = np.array([0, 1, 2])
width = 0.25

bars1 = ax.bar(x - width, y_xj, width, color='pink', label='星际穿越', alpha=0.8)
bars2 = ax.bar(x, y_dm, width, color='red', label='盗梦空间', alpha=0.8)
bars3 = ax.bar(x + width, y_dark, width, color='green', label='黑暗骑士', alpha=0.8)

for bars in [bars1, bars2, bars3]:
    for bar in bars:
        ax.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, bar.get_height() + 20, f'{bar.get_height()}', ha='center', va='bottom')

ax.set_xlabel('上映天数')
ax.set_ylabel('票房(万元)')
ax.set_title('三日票房统计')

ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(days)

ax.grid(linestyle='--')

ax.plot(x-width, y_xj)
ax.scatter(x-width, y_xj)
ax.plot(x, y_dm)
ax.scatter(x, y_dm)
ax.plot(x+width, y_dark, color='red')
ax.scatter(x+width, y_dark, color='red')
plt.tight_layout()
plt.show()