使用matplotlib绘制并排柱状图的实战案例

89542767 发布于2022-12-19 22:02 / 658人阅读

　　小编写这篇文章的一个主要目的，主要是给大家介绍的内容是使用matplotlib去进行绘制并排柱状图，那么，一个具体的操作实例是什么呢？下面就给大家详细解答下。

　　一、概念说明

　　柱状图(bar chart)，从相同的横坐标出发，以不同的数值大小来设定柱子的高度，进而表示无序或有序的定性数据间某个定量指标的大小关系。

　　示意图如下：

　　(1)在无序的横坐标情景下,我们常常根据数值大小降序排布。

　　(2)柱状图在纵坐标上可以有正有负，但必须以基准的0线开始绘制，否则会传递错误的视觉信息。

　　(3)当类别间数值差异较大/类别较多/类别命名文本较长时，我们可以考虑将柱形图逆转90°，即使用条形图。

　　(4)如果手中的数据是二维定性的情况，可以根据需求分别选择堆叠柱状图或者并排柱状图。

　　①堆叠柱状图：

　　---关注类0-4的大类总量的对比

　　---同时关注小类a/b占大类的比重

　　②并排柱状图(案例对象)

　　---更关注小类系列1-3在不同大类1-4间的对比

　　---关注小类在大类间数值分布的差异

　　---如果要呈现大类总量信息，可以增加折线图

　　二、数据展示

　　在本案例中，我们是希望使用python编码，利用其中matplotlib包绘制并排柱状图，因此我们需要二维定序数据。

　　根据我专栏其它的案例呢，还是继续使用随机选的八座城市，目的是希望了解八座城市小初高学校数量对比(柱状)，以及人口数情况（折线)。

　　秉持城市统计公报中有就记录，无就百度的原则，得到以下仅供绘图的数据。

　　上述excel表格的数据分别存放，利用下述代码我们将其导入

　　import pandas as pd
　　school_num=pd.DataFrame(pd.read_excel('./小初高学校个数.xlsx'))
　　people_num=pd.DataFrame(pd.read_excel('./2020人口普查数据.xlsx'))

　　三、图像绘制

　　import matplotlib.pyplot as plt
　　import matplotlib as mpl
　　import numpy as np
　　#中文和正负号设置
　　mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
　　mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
　　x=np.arange(8)
　　bar_width=0.3
　　tick_label=school_num['城市']
　　plt.figure(figsize=(13,7))
　　#柱状
　　plt.bar(x,school_num['小学'],bar_width,align="center",color="#2bb179",label='小学',alpha=0.5)
　　plt.bar(x+bar_width,school_num['初中'],bar_width,color="b",align="center",label="初中",alpha=0.5)
　　plt.bar(x+bar_width*2,school_num['高中'],bar_width,color="orange",align="center",label="高中",alpha=0.5)
　　#折线
　　plt.plot(x+bar_width,people_num['人数-万'],color="#ff796c",marker='o',lw=2,label='人口普查数(万)')
　　text_x=[x,x+bar_width,x+bar_width*2]
　　text_x=[text_x&lt;i&gt;[j]for i in range(3)for j in range(8)]
　　text_y=[school_num['小学'],school_num['初中'],school_num['高中']]
　　text_y=[text_y&lt;i&gt;[j]for i in range(3)for j in range(8)]
　　plt.xticks(x+bar_width,tick_label,fontsize=18)
　　plt.yticks(fontsize=18)
　　plt.xlabel("城市",fontsize=20)
　　plt.ylabel("学校数量",fontsize=20)
　　plt.legend(fontsize=16)
　　plt.grid()
　　#柱型加数字
　　for x,y,text in zip(text_x,text_y,text_y):
　　plt.text(x-0.12,y+15,str(text),fontsize=12)
　　#plt.savefig(r'./并排柱状图示例.png')
　　plt.bar（横坐标位置，柱子数值)---横坐标位置一般用np.arange（横坐标类别数)得到，因此在并排中，每一个小类，都要右移窗宽个单位，如果您觉得紧挨着显得很密，也可以加0.1让它们稍稍隔开。
　　plt.plot的横坐标我选择x+bar_width是因为我们有三个柱子，我希望折线的原点是对应横坐标居中显示。
　　plt.text---这一部分是给整幅图加文字，但具体加在什么位置需要自己指定。
　　plt.xticks(原名称，新名称)

　　绘制结果：

　　希望对您有所帮助~

　　总结

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

云服务器 GPU云服务器做java柱状图的使用matplotlib绘图 hadoop实战案例数据分析案例实战

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/128445.html

【数据科学系统学习】Python # 数据分析基本操作[三] matplotlib

摘要：有一些表示常见图形的对象称为块，完整的集合位于。中的绘图函数在中，有行标签列标签分组信息。密度图通过计算可能会产生观测数据的连续概率分布的估计而产生的。在探索式数据分析工作中，同时观察一组变量的散布图是很有意义的。我们在上一篇介绍了 pandas，本篇介绍 matplotlib。绘图和可视化一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包。 Matplotlib API入门 Figure ...

BDEEFE 2019-07-31 11:10 评论0 收藏0
☀️苏州程序大白一文从基础手把手教你Python数据可视化大佬☀️《❤️记得收藏❤️》

☀️苏州程序大白一文从基础手把手教你Python数据可视化大佬☀️《❤️记得收藏❤️》目录 ?️‍?开讲啦！！！！?️‍?苏州程序大白?️‍??博主介绍前言数据关系可视化散点图 Scatter plots折线图强调连续性 Emphasizing continuity with line plots同时显示多了图表数据种类的可视化 Plotting with categorical da...

Drinkey 2021-10-09 09:44 评论0 收藏0
matplotlib绘图(1)

摘要：文章中我们学习的主要技能有绘制直线图，绘制柱状图，绘制横向柱状图，绘制堆叠柱状图，绘制箱线图，绘制散点图等内容。创建一个新的图表把图表分割成的网格，第一个参数行数，第二个参数列数，第三个参数图形编号垂直柱状图水平柱状图堆叠柱状图箱线图散点图文章中我们学习的主要技能有：绘制直线图，绘制柱状图，绘制横向柱状图，绘制堆叠柱状图，绘制箱线图，绘制散点图等内容。 x=[1,2,3,4] y=[...

Null 2019-07-25 11:36 评论0 收藏0
利用 Matplotlib 绘制数据图形（二）

摘要：先从最常见的图形开始折线图条形图柱状图散点图圆形图。追踪和的过程对用户是隐形的，我们只需要知道每次调用绘图方法，该绘图效果都会呈现在当前中就可以了后面会讲如何手动变更当前和折线图条形图柱状图散点图圆形图分别对应着中的五个绘图函数。利用 Matplotlib 绘制数据图形（一）了解了 Matplotlib 的基本知识之后，我们就可以开始上手试试画图了。先从最常见的图形开始：折线图、...

lansheng228 2019-07-31 10:25 评论0 收藏0
d3入门篇（四）：绘制完整柱状图添加过渡效果

摘要：这篇学习笔记是入门篇的最后一部分，将前几篇的内容整合到一起，绘制带过渡效果的柱状图，这次先给大家看一下结果图。这篇学习笔记是入门篇的最后一部分，将前几篇的内容整合到一起，绘制带过渡效果的柱状图，这次先给大家看一下结果图。结果 showImg(https://segmentfault.com/img/bVblfGG?w=1230&h=1210); 前言先放结果图是想反馈一下在整合基...

Jason 2019-08-23 14:08 评论0 收藏0