Matplotlib条形图之分组条形图和堆叠条形图详解

目录
  • 分组条形图
  • 堆叠条形图
  • 总结

分组条形图

拓展一下问题复杂度：使用水平条形图展示每位员工前三个月的销售额。此时，我们需要将每位员工的销售额按月分组，分别绘制条形图进行展示。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
member = [u'小红', u'小王', u'小李', u'小张']
sales_jan = [30, 42, 25, 35]  # 一月销售额
sales_feb = [60, 55, 10, 27]  # 二月销售额
sales_mar = [40, 20, 5, 68]  # 三月销售额
bar_width = 0.2  # 设置分组条形的宽度
# 绘图
plt.bar(range(4), sales_jan, label=u'一月', width=bar_width, align='center', color='steelblue', alpha=0.7)
# 也可以使用numpy模块的arange()函数构造横坐标
plt.bar(np.arange(4) + bar_width, sales_feb, label=u'二月', color='indianred', alpha=0.7, width=bar_width)
plt.bar(np.arange(4) + bar_width * 2, sales_mar, label=u'三月', color='green', alpha=0.7, width=bar_width)
# 添加Y轴标签
plt.ylabel(u'月度销售额（万元）')
# 添加标题
plt.title(u'员工第一季度销售额对比')
# 添加刻度标签
plt.xticks(np.arange(4) + bar_width, member)
# 添加图例
plt.legend()
plt.xlim(-0.5, 4.5)
plt.show()

分组条形图比简单条形图的复杂之处在于，在放数据 x 轴坐标和刻度位置时，需要进行额外的计算和调整。在执行坐标的计算时，推荐使用 numpy ，因为它支持广播机制，向量化的算术运算更加简单。例如，上例中在设置第二个和第三个条形的 x 轴坐标时，我们使用了 np.arange(4) + bar_width 和 np.arange(4) + bar_width * 2，而利用 Python 列表实现将十分复杂。

堆叠条形图

堆叠条形图是分组条形图展示的另一种形式，它把分类的数据堆叠在一起，显得更简约紧密，同时提供了求和信息。在实现上，绘制的思路与条形图相似，不过前者是垂直偏移，后者是水平偏移。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
member = [u'小红', u'小王', u'小李', u'小张']
sales_jan = [30, 42, 25, 35]  # 一月销售额
sales_feb = [60, 55, 10, 27]  # 二月销售额
sales_mar = [40, 20, 5, 68]  # 三月销售额
bar_width = 0.2  # 设置分组条形的宽度
# 绘图
plt.bar(np.arange(4), sales_jan, label=u'一月', color='steelblue', alpha=0.7)
plt.bar(np.arange(4), sales_feb, bottom=sales_jan, label=u'二月', color='indianred', alpha=0.7)
plt.bar(np.arange(4), sales_mar, bottom=np.array(sales_jan) + np.array(sales_feb), label=u'三月', color='green',
        alpha=0.7)
# 添加Y轴标签
plt.ylabel(u'月度销售额（万元）')
# 添加标题
plt.title(u'员工第一季度销售额对比')
# 添加刻度标签
plt.xticks(np.arange(4), member)
# 添加图例
plt.legend()
plt.xlim(-0.5, 4.5)
plt.show()

这里有两点非常关键：一是 botom 选项的使用让数据在该基础之上有一个偏移；二是 NumPy 模块 array()函数的使用，将列表类型的数据转换为 ndarray ，以便元素级别（向量化）运算。

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注我们的更多内容!

赞 (0)

相关推荐

  • Python Matplotlib绘制条形图的全过程

    Python Matplotlib绘制条形图的全过程

    目录 条形图 单组条形图 水平条形图 多组条形图 堆积条形图 对称条形图 总结 条形图 条形图具有丰富的表现形式,常见的类型包括单组条形图,多组条形图,堆积条形图和对称条形图等. 单组条形图 条形图的每种表现形式都可以绘制成垂直条形图或水平条形图,以单组条形图的两种绘制方式为例. 垂直条形图 import matplotlib.pyplot as plt data = [10., 20., 5., 15.] plt.bar(range(len(data)), data) plt.show() T

  • python+matplotlib绘制3D条形图实例代码

    python+matplotlib绘制3D条形图实例代码

    本文分享的实例主要实现的是Python+matplotlib绘制一个有阴影和没有阴影的3D条形图,具体如下. 首先看看演示效果: 完整代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # setup the figure and axes fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) ax1 = fig.add_subplot(121

  • python3使用matplotlib绘制条形图

    python3使用matplotlib绘制条形图

    本文实例为大家分享了python3使用matplotlib绘制条形图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 绘制竖状条形图 代码 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager my_font = font_manager.FontProperties(fname="/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc") a = ["战狼2"

  • python使用Matplotlib画条形图

    python使用Matplotlib画条形图

    本文实例为大家分享了python使用Matplotlib画条形图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 数据 中国的四个直辖市分别为北京市.上海市.天津市和重庆市,其2017年上半年的GDP分别为12406.8亿.13908.57亿.9386.87亿.9143.64亿. 代码 # encoding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt # 构建数据 GDP = [12406.8,13908.57,9386.87,9143.64] # 中文乱码的处理 plt.r

  • Python+matplotlib+numpy实现在不同平面的二维条形图

    Python+matplotlib+numpy实现在不同平面的二维条形图

    在不同平面上绘制二维条形图. 本实例制作了一个3d图,其中有二维条形图投射到平面y=0,y=1,等. 演示结果: 完整代码: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) fig = plt.figure() ax = fig.a

  • python matplotlib库绘制条形图练习题

    python matplotlib库绘制条形图练习题

    练习一:假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b),那么如何更加直观的展示该数据? a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5:最后的骑士","摔跤吧!爸爸","加勒比海盗5:死无对证","金刚:骷髅岛","极限特工:终极回归","生化危机

  • matplotlib在python上绘制3D散点图实例详解

    matplotlib在python上绘制3D散点图实例详解

    大家可以先参考官方演示文档: 效果图: ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper f

  • 对matplotlib改变colorbar位置和方向的方法详解

    如下所示: #! usr/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data=np.random.rand(10,10) fig, ax=plt.subplots() data[data==-1]=np.nan#去掉缺省值-1 im =ax.imshow(data,interpolation='none',cmap='Reds_r',vmin=0.6,vmax=.9)#不插值 #去掉边框

  • Python matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧详解

    用python的matplotlib画图时,往往需要加图例说明.如果不设置任何参数,默认是加到图像的内侧的最佳位置. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) for i in xrange(5): ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i) plt.legend() plt.sho

  • MySQL数据库分组查询group by语句详解

    一:分组函数的语句顺序 1 SELECT ... 2 FROM ... 3 WHERE ... 4 GROUP BY ... 5 HAVING ... 6 ORDER BY ... 二:WHERE和HAVING筛选条件的区别 数据源 位置 关键字 WHERE 原始表 ORDER BY语句之前 WHERE HAVING 分组后的结果集 ORDER BY语句之后 HAVING 三:举例说明 #1.查询每个班学生的最大年龄 SELECT MAX(age),class FROM STU_CLASS GR

  • Matplotlib条形图之分组条形图和堆叠条形图详解

    Matplotlib条形图之分组条形图和堆叠条形图详解

    目录 分组条形图 堆叠条形图 总结 分组条形图 拓展一下问题复杂度:使用水平条形图展示每位员工前三个月的销售额.此时,我们需要将每位员工的销售额按月分组,分别绘制条形图进行展示. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示

  • python绘制堆叠条形图介绍

    python绘制堆叠条形图介绍

    目前在网络上多是单个条形图堆叠,没看到一组的条形图堆叠. 代码如下: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker 导入一组自己造的数据 data = pd.read_excel('data.xlsx') In [4]: data Out[4]: 多使用几个plt.bar()函数,就可以画出来啦... tick_label = li

  • python绘制条形图方法代码详解

    python绘制条形图方法代码详解

    1.首先要绘制一个简单的条形图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import mlab from matplotlib import rcParams fig1 = plt.figure(2) rects =plt.bar(left = (0.2,1),height = (1,0.5),width = 0.2,align="center",yerr=0.000001) plt.titl

  • 详解在Python中创建条形图追赶动画

    详解在Python中创建条形图追赶动画

    目录 前言 方法一:使用pause()函数 方法二:使用FuncAnimation()函数 线性图动画 Python中的条形图追赶动画 Python中的散点图动画: 条形图追赶的水平移动 前言 动画是使可视化更具吸引力和用户吸引力的好方法.它帮助我们以有意义的方式展示数据可视化.Python 帮助我们使用现有的强大 Python 库创建动画可视化.Matplotlib是一个非常流行的数据可视化库,通常用于数据的图形表示以及使用内置函数的动画. 使用 Matplotlib 创建动画有两种方法: 使

  • Python pyecharts绘制条形图详解

    Python pyecharts绘制条形图详解

    目录 一.简介 二.整理数据 1.配置主题 2.柱状图 Bar - Bar_base_dict_config 3.样例数据 Faker.choose() 4.滚动条 Bar - Bar_datazoom_slider 5.鼠标移动效果 Bar - Bar_datazoom_inside 6.显示最值 Bar - Bar_markpoint_type 7.改变滚动条在侧面 Bar - Bar_datazoom_slider_vertical 8.多个Y轴 9.直方图 Bar - Bar_histo

  • Python绘图之详解matplotlib

    Python绘图之详解matplotlib

    一.matplotlib介绍 matplotlib是python从matlab继承的绘图库,可以满足大部分的日常使用,是目前最流行的底层绘图库. 二.matplotlib的使用 (一)导入模块[中文显示] 显示中文方面mac和windows根据自己电脑系统选一个即可 import matplotlib.pyplot as plt # 显示中文(mac) from matplotlib.font_manager import FontManager fm = FontManager() mat_f

随机推荐