在使用柱狀圖時(shí)，經(jīng)常遇到需要多組數(shù)據(jù)進(jìn)行比較的情況。
繪制單個(gè)數(shù)據(jù)系列的柱形圖比較簡單，多組數(shù)據(jù)柱狀圖繪制的關(guān)鍵有三點(diǎn)：
由上述可知，多組數(shù)據(jù)并列柱狀圖需要計(jì)算柱子x軸上的位置和x軸刻度標(biāo)簽。
因此，有兩種實(shí)現(xiàn)方案：
x軸刻度標(biāo)簽位置固定，根據(jù)x軸刻度計(jì)算每個(gè)柱子的寬度x軸刻度標(biāo)簽位置，使之居中下面使用第一種方法演示兩組數(shù)據(jù)、三組數(shù)據(jù)、四組數(shù)據(jù)的并列柱狀圖。
使用方法一、方法二演示通用多組并列柱狀圖的創(chuàng)建方法。
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.figure(figsize=(13, 4))
# 構(gòu)造x軸刻度標(biāo)簽、數(shù)據(jù)
labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
first = [20, 34, 30, 35, 27]
second = [25, 32, 34, 20, 25]
third = [21, 31, 37, 21, 28]
fourth = [26, 31, 35, 27, 21]
# 兩組數(shù)據(jù)
plt.subplot(131)
x = np.arange(len(labels)) # x軸刻度標(biāo)簽位置
width = 0.25 # 柱子的寬度
# 計(jì)算每個(gè)柱子在x軸上的位置，保證x軸刻度標(biāo)簽居中
# x - width/2，x + width/2即每組數(shù)據(jù)在x軸上的位置
plt.bar(x - width/2, first, width, label='1')
plt.bar(x + width/2, second, width, label='2')
plt.ylabel('Scores')
plt.title('2 datasets')
# x軸刻度標(biāo)簽位置不進(jìn)行計(jì)算
plt.xticks(x, labels=labels)
plt.legend()
# 三組數(shù)據(jù)
plt.subplot(132)
x = np.arange(len(labels)) # x軸刻度標(biāo)簽位置
width = 0.25 # 柱子的寬度
# 計(jì)算每個(gè)柱子在x軸上的位置，保證x軸刻度標(biāo)簽居中
# x - width，x， x + width即每組數(shù)據(jù)在x軸上的位置
plt.bar(x - width, first, width, label='1')
plt.bar(x, second, width, label='2')
plt.bar(x + width, third, width, label='3')
plt.ylabel('Scores')
plt.title('3 datasets')
# x軸刻度標(biāo)簽位置不進(jìn)行計(jì)算
plt.xticks(x, labels=labels)
plt.legend()
# 四組數(shù)據(jù)
plt.subplot(133)
x = np.arange(len(labels)) # x軸刻度標(biāo)簽位置
width = 0.2 # 柱子的寬度
# 計(jì)算每個(gè)柱子在x軸上的位置，保證x軸刻度標(biāo)簽居中
plt.bar(x - 1.5*width, first, width, label='1')
plt.bar(x - 0.5*width, second, width, label='2')
plt.bar(x + 0.5*width, third, width, label='3')
plt.bar(x + 1.5*width, fourth, width, label='4')
plt.ylabel('Scores')
plt.title('4 datasets')
# x軸刻度標(biāo)簽位置不進(jìn)行計(jì)算
plt.xticks(x, labels=labels)
plt.legend()
plt.show()
上面的示例比較簡易，有一些問題沒有考慮。為了便于重復(fù)使用，下面的通用方法可調(diào)整x軸標(biāo)簽刻度步長、每組柱子的總寬度、每組柱子之間的間隙、組與組之間的間隙。
方法一
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
label = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
first = [20, 34, 30, 35, 27]
second = [25, 32, 34, 20, 25]
third = [21, 31, 37, 21, 28]
fourth = [26, 31, 35, 27, 21]
data = [first, second, third, fourth]
def create_multi_bars(labels, datas, tick_step=1, group_gap=0.2, bar_gap=0):
'''
labels : x軸坐標(biāo)標(biāo)簽序列
datas ：數(shù)據(jù)集，二維列表，要求列表每個(gè)元素的長度必須與labels的長度一致
tick_step ：默認(rèn)x軸刻度步長為1，通過tick_step可調(diào)整x軸刻度步長。
group_gap : 柱子組與組之間的間隙，最好為正值，否則組與組之間重疊
bar_gap ：每組柱子之間的空隙，默認(rèn)為0，每組柱子緊挨，正值每組柱子之間有間隙，負(fù)值每組柱子之間重疊
'''
# ticks為x軸刻度
ticks = np.arange(len(labels)) * tick_step
# group_num為數(shù)據(jù)的組數(shù)，即每組柱子的柱子個(gè)數(shù)
group_num = len(datas)
# group_width為每組柱子的總寬度，group_gap 為柱子組與組之間的間隙。
group_width = tick_step - group_gap
# bar_span為每組柱子之間在x軸上的距離，即柱子寬度和間隙的總和
bar_span = group_width / group_num
# bar_width為每個(gè)柱子的實(shí)際寬度
bar_width = bar_span - bar_gap
# baseline_x為每組柱子第一個(gè)柱子的基準(zhǔn)x軸位置，隨后的柱子依次遞增bar_span即可
baseline_x = ticks - (group_width - bar_span) / 2
for index, y in enumerate(datas):
plt.bar(baseline_x + index*bar_span, y, bar_width)
plt.ylabel('Scores')
plt.title('multi datasets')
# x軸刻度標(biāo)簽位置與x軸刻度一致
plt.xticks(ticks, labels)
plt.show()
create_multi_bars(label, data, bar_gap=0.1)
方法二
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
label = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
first = [20, 34, 30, 35, 27]
second = [25, 32, 34, 20, 25]
third = [21, 31, 37, 21, 28]
fourth = [26, 31, 35, 27, 21]
data = [first, second, third, fourth]
def create_multi_bars(labels, datas, tick_step=1, group_gap=0.2, bar_gap=0):
'''
labels : x軸坐標(biāo)標(biāo)簽序列
datas ：數(shù)據(jù)集，二維列表，要求列表每個(gè)元素的長度必須與labels的長度一致
tick_step ：默認(rèn)x軸刻度步長為1，通過tick_step可調(diào)整x軸刻度步長。
group_gap : 柱子組與組之間的間隙，最好為正值，否則組與組之間重疊
bar_gap ：每組柱子之間的空隙，默認(rèn)為0，每組柱子緊挨，正值每組柱子之間有間隙，負(fù)值每組柱子之間重疊
'''
# x為每組柱子x軸的基準(zhǔn)位置
x = np.arange(len(labels)) * tick_step
# group_num為數(shù)據(jù)的組數(shù)，即每組柱子的柱子個(gè)數(shù)
group_num = len(datas)
# group_width為每組柱子的總寬度，group_gap 為柱子組與組之間的間隙。
group_width = tick_step - group_gap
# bar_span為每組柱子之間在x軸上的距離，即柱子寬度和間隙的總和
bar_span = group_width / group_num
# bar_width為每個(gè)柱子的實(shí)際寬度
bar_width = bar_span - bar_gap
# 繪制柱子
for index, y in enumerate(datas):
plt.bar(x + index*bar_span, y, bar_width)
plt.ylabel('Scores')
plt.title('multi datasets')
# ticks為新x軸刻度標(biāo)簽位置，即每組柱子x軸上的中心位置
ticks = x + (group_width - bar_span) / 2
plt.xticks(ticks, labels)
plt.show()
create_multi_bars(label, data[:3], bar_gap=0.1)
標(biāo)簽：郴州 大慶 海南 烏蘭察布 平頂山 合肥 烏蘭察布 哈爾濱
巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明：本文標(biāo)題《matplotlib bar()實(shí)現(xiàn)多組數(shù)據(jù)并列柱狀圖通用簡便創(chuàng)建方法》，本文關(guān)鍵詞 matplotlib,bar,實(shí)現(xiàn),多組,數(shù)據(jù),；如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題，煩請(qǐng)?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們，我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò)，涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。
