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@@ -15,15 +15,15 @@ seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,
 输入数据的格式可以不同，包括：
 
 *   以列表，numpy array或者pandas中的Series object 表示的向量。这些向量可以直接传入 `x`, `y`, 以及 `hue` 参数。
-*   一个 “long-form” 的DataFrame, in which case the `x`, `y`, and `hue` variables will determine how the data are plotted.
-*   一个 “宽”的DataFrame，每个列的数值都会被绘制出来.
+*   一个 “long-form” DataFrame, 即x值，y值和色相变量决定了数据是如何绘制的。
+*   一个 “wide” DataFrame，每个列的数值都会被绘制出来.
 *   一个数组或者一个列表的向量。
 
-In most cases, it is possible to use numpy or Python objects, but pandas objects are preferable because the associated names will be used to annotate the axes. Additionally, you can use Categorical types for the grouping variables to control the order of plot elements.
+大多数情况下，您可以使用numpy的对象或者python的对象，但是用pandas对象更好，因为相关的but pandas objects are preferable because the associated names will be used to annotate the axes. 另外，为了控制绘图元素 您也可以可以用分类类型来组合不同的变量。
 
 This function always treats one of the variables as categorical and draws data at ordinal positions (0, 1, … n) on the relevant axis, even when the data has a numeric or date type.
 
-See the [tutorial](../tutorial/categorical.html#categorical-tutorial) for more information.
+详情请看[教程](../tutorial/categorical.html#categorical-tutorial)。
 
 | Parameters: | **x, y, hue** : names of variables in `data` or vector data, optional