調べても意外とすぐに出てこなかったのでメモ。
matplotlib.pyplot.barでnumpy.array型のデータの棒グラフを作成するメソッド。

環境

Python 3.7.3
numpy 1.17.2
matplotlib 3.1.1

メソッド

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_sorted_bar(figsize: tuple, x: np.array, y: np.array, title: str = None) -> None:
    """
    入力値を降順ソートして棒グラフを作成するメソッド。

    Parameters
    ----------
    figsize : tuple
        figsizeのtuple。
    x : np.numpy
        横軸(ラベル)。
    y : np.numpy
        縦軸(数値)。
    title : str
        グラフタイトル文字列。

    """
    # yを昇順ソート後、逆順にindexを取得
    sorted_index = np.argsort(y)[::-1]
    # 棒グラフの可視化
    plt.figure(figsize=figsize)
    plt.bar(
        #ラベルが数値だと自動ソートされるため、x軸は文字列型にしておく
        x[sorted_index].astype('str'),
        np.sort(y)[::-1]
    )
    if title is not None:
        plt.title(title)

※メソッド引数の引数: 型や-> 型は型ヒントと呼ばれている。明示的に引数の型を記載しているだけで、明記以外の型でも実行エラーにはならない。
※numpy.arrayで使われている[::-1]は配列を逆順に返してくれるスライス。例えば[0,1,2,3][::-1]とすると、[3,2,1,0]が返ってくる。

実行例


# サンプルデータ作成
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([100, 200, 300, 400, 500])

# 可視化
plot_sorted_bar(
    figsize=(20, 10),
    x=x, 
    y=y,
    title='bar plot'
)

参考

『[python] スライスでリバース！！（スライスの解説もあるよ！）』
https://qiita.com/okkn/items/54e81346d8f35733ab5e#%E3%81%8A%E5%BE%85%E3%81%A1%E3%81%8B%E3%81%AD%E3%82%B9%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%82%B9%E3%81%A7%E3%83%AA%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%B9