在数据可视化领域，Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一，而柱形图和饼图则是其中两种基础且实用的图表类型。它们通过直观的视觉呈现，帮助人们快速理解数据背后的规律和关系，在数据分析、报告展示、学术研究等场景中应用广泛。
柱形图又称条形图，是用矩形柱子的高度或长度来表示数据大小的图表。它的核心作用是对比不同类别之间的数据差异，让各类别数值的高低对比一目了然。在 Matplotlib 中，绘制柱形图主要使用 plt.bar () 函数，通过指定 x 轴的类别标签和 y 轴的数值，就能生成基础柱形图。柱形图有多种衍生形式，最常见的包括垂直柱形图和水平柱形图，垂直柱形图适用于类别名称较短的情况，水平柱形图则更适合类别名称较长或类别数量较多的场景，能避免标签重叠问题。
分组柱形图和堆叠柱形图是进阶应用的重要形式。分组柱形图通过在同一类别下设置多组柱子，可同时对比多个维度的数据，比如在对比不同店铺每月销售额时，还能按商品类型进行分组展示。堆叠柱形图则将不同类别的数据堆叠在同一根柱子上，既能显示每个类别的具体数值，又能直观呈现总体数据的大小，适合展示部分与整体的关系。
柱形图的优势在于直观易懂，即使是非专业人士也能快速理解数据含义。它的绘制灵活度高，可通过调整柱子颜色、宽度、间距等参数优化视觉效果，还能添加误差线展示数据的波动范围。在实际应用中，柱形图常用于比较不同产品的销量、不同部门的业绩、不同地区的人口数量等场景。但使用时需注意，当类别过多时，柱子会变得拥挤，影响可读性；同时要避免使用截断的 y 轴，否则会夸大数据差异，导致误解。
饼图是用圆形和扇形来展示数据的图表，整个圆代表数据的总和，每个扇形的角度和面积对应某一类别在总体中所占的比例。在 Matplotlib 中，plt.pie () 函数是绘制饼图的主要工具，通过传入数据序列，自动计算各部分占比并生成对应的扇形区域。饼图的核心价值在于展示数据的构成比例，让人们快速了解各部分在整体中的占比关系。
为了增强饼图的可读性，通常会添加标签和百分比注释，Matplotlib 的 pie 函数支持通过 labels 参数设置类别标签，通过 autopct 参数显示百分比数值。对于占比过小的类别，可使用 explode 参数将其从饼图中分离出来，突出显示细节。此外，还能通过设置 startangle 参数调整饼图的起始角度，让重要类别处于更醒目的位置。
饼图特别适合展示分类数据的占比情况，比如市场份额分布、用户群体构成、成本结构分析等场景。它能直观地反映出 “谁占主导”“各部分比例是否均衡” 等问题，帮助决策者把握数据的整体格局。但饼图也有明显的局限性，当类别过多时，扇形区域会变得细碎杂乱，难以区分；不同扇形的面积差异较小时，肉眼很难准确判断比例大小。因此，一般建议饼图的类别数量控制在 5-7 个以内，对于占比低于 5% 的类别，可合并为 “其他” 类别处理。
在实际应用中，柱形图和饼图常常配合使用。比如在分析产品销售数据时，先用饼图展示不同产品的销售额占比，把握整体结构；再用柱形图对比各产品在不同地区的具体销量，深入分析区域差异。这种组合能让数据展示既全面又有层次，满足不同维度的分析需求。
总的来说，柱形图和饼图作为 Matplotlib 中的基础图表类型，各有其适用场景和优缺点。柱形图擅长数据对比，饼图擅长比例展示，掌握它们的特性和绘制方法，能让数据可视化工作更加高效，让数据传达的信息更加清晰有力。在实际使用时，应根据数据特点和分析目标选择合适的图表类型，并注重图表的美观性和可读性，让数据真正成为决策的有力支撑。