具有大数据集的不完整 matplotlib 条形图

Imcomplete matplotlib bar plot with large dataset

我想在 python 中用 matplotlib 制作条形图。当我绘制 392 个柱时,这似乎工作正常。但是,当我再添加一个条时,高度为 5 的条(接近开头)消失了。我该如何解决?

import matplotlib.pyplot as plt

a=[]
for i in range(392):
    a.append(i)
print(a)
b=[2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 3.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 3.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 3.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 2.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 3.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 4.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 3.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 3.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 5.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0]
plt.bar(a,height=b[0:392])
plt.show()

a=[]
for i in range(393):
    a.append(i)
print(a)
b=[2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 3.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 3.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 3.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 2.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 3.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 4.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 3.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 3.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 2.0, 0.0, 5.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0]
plt.bar(a,height=b[0:393])
plt.show()

对我来说,你的 392 项示例已经缺少数据,这可能真的取决于后端、默认设置等。

发生这种情况是因为条的宽度变得(很多)小于输出图像中的单个像素。您可以调整图形的宽度,或者启用条形图的轮廓(设置 linewidth>0)。

增加线宽会使数据显示出来,但随后也会引入重叠(一根柱子覆盖另一根柱子)。

每当遇到这种情况时,最好考虑另一种可视化数据的方法。也许沿着 x-axis 等聚合。这是一个基本问题,数据的分辨率高于绘图的分辨率。您可以增加绘图的分辨率(大小),或降低数据的分辨率 (aggregate/resample)。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.arange(400)
b = np.random.randint(0, 5, a.size)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,3))
ax.bar(a, b, linewidth=1, edgecolor="k", facecolor="r")