To genereate a bar chart with matplotlib:

////////////////////////////////Import libraries and classes/////////////////////////////////////////////////////////////////////

　　import pandas as pd
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import seaborn as sns
　　import numpy as np
　　from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
　　%matplotlib inline

////////////////////////////////Some practice for generating plot, bars and ticks/////////////////////////////////////////////////////////////////////

　　recent_grads = pd.read_csv("recent-grads.csv")
　　recent_grads.shape[0]
　　recent_grads = recent_grads.dropna(axis = 0)
　　fig = plt.figure(figsize = (8,8))
　　ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
　　ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
　　ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
　　ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)

　　ax1.hist(recent_grads["ShareWomen"])
　　ax2.scatter(recent_grads["Unemployment_rate"],recent_grads["ShareWomen"])
　　ax3.scatter(recent_grads["ShareWomen"],recent_grads["Unemployment_rate"])
　　ax4.hist(recent_grads["Unemployment_rate"])

　　ax1.xaxis.set_visible(False)
　　ax2.xaxis.set_visible(False)
　　ax2.yaxis.set_visible(False)
　　ax4.yaxis.set_visible(False)

　　ax1.set_ylabel("ShareWomen")
　　ax3.set_xlabel("Sharewomen")
　　ax3.set_ylabel("Umployment_rate")
　　ax4.set_xlabel("Unployment_rate")

　　fig.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)

　　ax1.set_ylim(0,30)
　　ax2.set_ylim(0,1)
　　ax3.set_xlim(0,1)
　　ax3.set_ylim(0,0.2)
　　ax4.set_xlim(0,0.2)

　　ax1.set_yticklabels([0,5,10,15,20,25,30])
　　ax3.set_yticklabels([0.00,0.05,0.10,0.15])
　　ax3.set_xticklabels([0.0,0.2,0.4,0.6,0.8],rotation=90)
　　ax4.set_xticklabels([0.00,0.05,0.10,0.15,0.20],rotation=90)

////////////////////////////////Generate a customized bar chart/////////////////////////////////////////////////////////////////////

　　recent_grads["ShareMen"] = recent_grads["Men"]/recent_grads["Total"]
　　Arts_column = pd.DataFrame(recent_grads[recent_grads["Major_category"]=="Arts"])

　　Arts_fig = plt.figure(figsize=(8,8))
　　Arts_plot = Arts_fig.add_subplot(1,1,1)

　　locs = np.arange(len(Arts_column["Major"]))

　　offset_locs = locs + 0.35

　　Arts_plot.set_xticks(offset_locs)

　　Arts_plot.set_xticklabels(Arts_column["Major"].tolist(),rotation = 90)

　　bar_1 = Arts_plot.bar(locs,Arts_column["ShareMen"].tolist(),0.35)

　　bar_2 = Arts_plot.bar(offset_locs,Arts_column["ShareWomen"].tolist(),0.35,color = "green")

　　plt.legend((bar_1,bar_2),("ShareMen","ShareWomen"),loc = "upper left")

　　Arts_plot.grid(b="on",which = "major",axis = "both")

Data Visualizations 5