Python语言是一种解释型、面向对象、动态高级语言，可以用于许多领域，如Web开发、数据科学、机器学习和图形用户界面等。在数据可视化方面，Python的matplotlib库可以绘制各种类型的图表，包括直方图、散点图和柱状图等。本文将详细阐述如何使用Python绘制并列柱状图，并设置X轴。
一、导入必要的库
在绘制并列柱状图之前，我们需要先导入matplotlib库和numpy库。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np二、生成数据
在绘制并列柱状图之前，我们需要创建两个数据集并将它们放在一起。首先，我们可以使用numpy库生成10个0到1之间的随机数。
data1 = np.random.rand(10)
data2 = np.random.rand(10)三、创建图形对象
接下来，我们需要创建一个图形对象，以便可以在其上添加并列柱状图。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)这里我们创建了一个包含一个子图的图形对象。
四、绘制柱状图
接下来，我们需要将数据添加到并列柱状图中。我们可以使用Matplotlib库的bar函数来绘制并列柱状图，如下：
ind = np.arange(10)
width = 0.35
ax.bar(ind, data1, width, color='r')
ax.bar(ind+width, data2, width, color='y')该代码将data1和data2数据集中的值绘制为红色和黄色柱状图，并使用width变量定义柱状图的宽度。
五、设置刻度值和标签
我们可以使用Matplotlib库的xticks函数来设置X轴的刻度值和标签。以下代码将数组中的每个数字设置为刻度值，并使用alpha参数设置透明度：
ax.set_xticks(ind + width / 2)
ax.set_xticklabels(np.arange(10), alpha=0.5)以上代码将数组中的每个数字设置为X轴刻度标签，其中alpha参数设置轴标签的透明度。
六、添加图例并展示图形
最后，我们可以使用Matplotlib库的legend函数添加图例，并使用show函数显示图形。
ax.legend(('data1', 'data2'))
plt.show()以上代码将添加一个包含图例标签的图例对象，并显示并列柱状图。