使用matplotlib绘制并排柱状图的实战案例

89542767 发布于2022-12-19 22:02 / 405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。

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