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  • 按照你设定合适的间隔,把数据分为各个范围的组,然后统计出在这个范围内的频数有多少,我没有找到合适的函数,我就自己写了一个函数,类似直方图的工作,这是画水平条形图的数据准备。至于为什么要画水平条形图,当...
  • Python | 水平条形图

    2020-07-26 09:24:40
    Syntax: 句法: plt.barh( np.arange(26), np.random.randint(0,50,26), alpha = 0.5, color='r') alpha=0.6 - opaque ratio as 0.6 alpha = 0.6-不透明比为0.6 水平条形图Python代码 (Python code for horizontal...

    A bar graph is a type of data visualization technique that is very often used to represent data in the form of a vertical bar and some cases of horizontal bars. The length of the bar is proportional to the value. They allow us to compare data very clearly and therefore, bar graphs or bar charts are included in most of the presentations worldwide. A bar graph can be used to show comparisons between discrete classes and one of the two axes represents the specific categories that are being compared, and the other axis represents a measured value.

    条形图是一种数据可视化技术,通常用于以垂直条形和某些情况下以水平条形表示数据。 条的长度与值成正比。 它们使我们可以非常清晰地比较数据,因此,全球大多数演示中都包含条形图或条形图。 条形图可用于显示离散类别之间的比较,并且两个轴之一代表正在比较的特定类别,另一个轴代表测量值。

    matplotlib allows us to use this particular class of data visualization via an inbuilt function matplotlib.barh().

    matplotlib允许我们通过内置函数matplotlib.barh()使用此特定类的数据可视化。

    The following are examples for understanding the implementation of bar graphs.

    以下是用于理解条形图实现的示例。

    1)标准条形图 (1) Standard Bar Graph)

    Syntax:

    句法:

    plt.barh(x, y)
    
    
    • x - names/numeric distribution

      x-名称/数字分布

    • y - length of the bar

      y-钢筋的长度

    Python | Horizontal Bar Graph (1)

    2)具有颜色变化的水平条形图(黄色) (2) Horizontal Bar Graph with Color Change (Yellow))

    Syntax:

    句法:

    plt.barh(x, y, color='y')
    
    
    • x - names/numeric distribution

      x-名称/数字分布

    • y - length of the bar

      y-钢筋的长度

    • color='g' - yellow color bars

      color ='g'-黄色彩条

    Python | Horizontal Bar Graph (2)

    3)使用不透明比率的随机水平条形图 (3) A Random Horizontal Bar graph with using opaque ratio)

    Syntax:

    句法:

    plt.barh(
        np.arange(26), 
        np.random.randint(0,50,26), 
        alpha = 0.5, 
        color='r')
    
    
    • alpha=0.6 - opaque ratio as 0.6

      alpha = 0.6-不透明比为0.6

    Python | Horizontal Bar Graph (3)

    水平条形图的Python代码 (Python code for horizontal bar graph)

    # Data Visualisation using Python
    # Horizontal Plotting
    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.ticker import FuncFormatter
    
    data = {'Barton': 109448.50,
            'Schmidt': 103469.59,
            'Anderson': 114214.71,
            'Jerde': 112541.43,
            'LLC': 100944.30,
            'Koepp': 103460.54,
            'Kulas': 137451.96,
            'Tranrrows': 143381.38,
            'Whrantow': 144841.99,
            'Will': 104447.60}
    
    group_data = list(data.values())
    group_names = list(data.keys())
    
    # Default Settings
    plt.figure()
    plt.barh(group_names, group_data)
    plt.title('Horizontal Bar Graph')
    
    # Yellow Colour
    plt.figure()
    plt.barh(group_names, group_data, color='y')
    plt.title('Horizontal Bar Graph : Yellow Colour')
    
    # Random Bar Graph Example
    plt.figure()
    plt.barh(np.arange(26), np.random.randint(0,50,26), alpha = 0.5, color='r')
    plt.title('Horizontal Bar Graph : Random')
    
    

    Output:

    输出:

    Output is as figure
    
    
    

    翻译自: https://www.includehelp.com/python/horizontal-bar-graph.aspx

    展开全文
  • 普通条形图、水平条形图 一、普通条形图 # @Author : Keep # @File : 普通条形图.py # 用条形统计图统计电影排行前十的播放量 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.font_manager import ...

    Matplotlib绘制–>普通条形图、水平条形图

    一、普通条形图

    # @Author  : Keep
    # @File    : 普通条形图.py
    # 用条形统计图统计电影排行前十的播放量
    from matplotlib import pyplot as plt
    from matplotlib.font_manager import FontProperties
    
    """
    plt.bar()
    - x:x轴的坐标点
    - height:高度
    - width:条形的宽度,默认0.8
    - bottom:height的基线,默认是0。height的起始值进行了改变
    - align:表示对齐方式,其中如果是center,就表示中央。那如果是edge,注意:结合width来使用
      width为负:左边		plt.bar(width=-0.5) # width为负
      width为正:右边		plt.bar(width=0.5) # width为正
    """
    
    # 导入字体
    font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simsun.ttc",size=12)
    
    x_movies = ["送你一朵小红花","拆弹专家2","温暖的抱抱","心灵奇旅","从海小纵队:火焰之环","缉魂","紧急救援","许愿神龙","岸上的波妞","疯狂原始人2",]
    y_num = [4601.59,2564.58,2233.85,1520.79,640.91,478.96,223.36,221.97,104.45,53.35]
    
    # 创建画布
    plt.figure(figsize=(15,8),dpi=80)
    
    # 绘制图形
    plt.bar(x_movies,y_num,width=0.5,bottom=10)
    
    # 设置刻度
    plt.xticks(range(10),x_movies,fontproperties=font,rotation=90)
    
    # 设置坐标标签
    plt.xlabel('电影名',fontproperties=font,fontsize=15)
    plt.ylabel('播放量(万)',fontproperties=font,fontsize=15)
    
    
    # 展示
    plt.show()
    
    
    

    效果图:
    在这里插入图片描述
    源码(方法):
    在这里插入图片描述

    二、水平条形图

    # @Author  : Keep
    # @File    : 水平条形图.py
    from matplotlib import pyplot as plt
    from matplotlib.font_manager import FontProperties
    
    '''
    bar()
     - height:条形柱的宽度,默认为0.8
     - align:条形柱的位置(对齐方式),默认是在中间(center),还可以设置它在刻度的边缘(edge) 注:配合height使用,可调节位置
     - height为正:在刻度的上边   如:plt.barh(height=0.5) height为正
     - height为负:在刻度的下边   如:plt.barh(height=-0.5) height为负
    
    '''
    
    # 导入字体
    font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simsun.ttc",size=12)
    
    x_num = [4601.59,2564.58,2233.85,1520.79,640.91,478.96,223.36,221.97,104.45,53.35]
    y_movies = ["送你一朵小红花","拆弹专家2","温暖的抱抱","心灵奇旅","从海小纵队:火焰之环","缉魂","紧急救援","许愿神龙","岸上的波妞","疯狂原始人2",]
    
    # 创建画布
    plt.figure(figsize=(15,8),dpi=80)
    
    # 绘制图形
    plt.barh(y_movies,x_num,height=0.5)
    
    # 设置刻度
    plt.yticks(range(len(y_movies)),y_movies,fontproperties=font,rotation=45)
    
    # 设置坐标标签
    plt.xlabel('播放量(万)',fontproperties=font,fontsize=15)
    plt.ylabel('电影名',fontproperties=font,fontsize=15)
    
    # 展示
    plt.show()
    
    
    

    效果图:
    在这里插入图片描述
    源码(方法):
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • python中的matplotlib绘制动态条形图

      之前逛微博时,看到爱豆排行榜 动态条形图,觉得很好奇,感觉这个动态图用到工作汇报中去会很炫酷,想尝试自己做一下。

      搜索了一圈的资料发现是用d3.js做的,而且很麻烦,所以决定先用熟悉的Python实现一下。解决了重重问题终于绘制出了 python版的动态条形图
      

    一、先看下绘制好的动态条形图

      ​
    在这里插入图片描述

    图1 娱乐圈男明星排行榜动态条形图

    数据来源:123粉丝网

      图1是用第500期(截止2019年7月6日)到538期(截止2020年3月28日)的数据绘制的动态条形图。我是爬虫爬下来的数据,如果不想爬虫可直接到公众号中回复 "娱乐圈排行榜条形图" ,即可获取数据。

      

    二、绘制动态条形图代码分步解析

      ​

    1 导入库并加载数据
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from pandas import concat
    import os
    ​
    os.chdir(r"F:\微信公众号\Python\21.娱乐圈排行榜\2.绘制动图条形图")  # 修改当前程序操作的路径
    star_man = pd.read_csv("star_man.csv")  #读取数据
    star_man = star_man.iloc[1:,:]          #去除第一行无用数据
    

    代码解析:

    import: 加载绘图库、数据处理库、文件路径管理库;

    os.chdir: 设置python的工作路径,可以替换成你的路径;

    star_man: 读取男明星排行榜数据;

      

    2 按前10名出现的次数给男演员分配颜色
    #找到各期前10名的男演员名字
    period  = sorted(list(star_man.period_num.drop_duplicates().values))  #找出所有期数
    all_data = []  #构造存放所有数据的空列表
    for i in period:
        data = star_man[star_man.period_num==i]  #取出某一期的数据
        data1 = data.iloc[0:9,:]  #取改期数据的前10名信息
        all_data.append(data1)    #把取出的信息存放到列表中
    all_data_1 = concat(all_data)  #把列表中存放的数据框连接成一个数据框
    #统计出现次数
    all_data_1.name.value_counts()
    

    代码解析:

    period: 找出所有期数去重,并按从小到大排序;

    all_data: 构造存放所有数据的空列表;

    for: 构造循环取出每期前10名的信息;

    all_data_1: 用concat函数把列表中存放的数据框连接成一个数据框(列表中不仅能存单个元素还可以存数据框);

    value_counts(): 统计男演员在前10名中出现的次数;

    :颜色分配是绘制动态条形图的关键,本文按照在前10名中出现次数分配颜色,出现次数越多,给的颜色越深,标注颜色并无其它含义。

    得到结果:
    在这里插入图片描述

    3 绘制单个条形图
    # 图形设置
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 50)     # 图像显示大小
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 防止中文标签乱码,还有通过导入字体文件的方法
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.rcParams['lines.linewidth'] = 0.8         # 设置曲线线条宽度#绘制单个人的图形
    person_num = 10  #绘制person_num个人的条形图
    data = star_man[star_man.period_num==538]  #取某一期(538)的数据
    data1 = data.iloc[0:person_num,:].sort_values(by = 'popularity_value', ascending = True) #取person_num个人的数据绘制条形图
    name_color = pd.read_csv("name_color1.csv",encoding = 'gbk')        #控制每个人绘图的颜色
    colors_0 = pd.merge(data1, name_color, how = 'left',  on = 'name')  #控制当前这一期的颜色
    colors_1 = list(colors_0.color.values)                              #取出对应的颜色
    plt.barh(data1.name, data1.popularity_value, height=0.5, color=colors_1, alpha=1)  #从下往上画
    plt.xlim(min(data1.popularity_value),max(data1.popularity_value)*1.05)  #设置x轴的范围
    plt.xlabel("人气值")  #给x轴加说明
    title = '第'+str(int(data1.period_num[1]))+'期娱乐圈男星排行榜'  #构造图片标题
    plt.title(title, fontsize=18)  #给条形图添加标题  
    plt.annotate(str(int(data1.end_time[1])), xy=(max(data1.popularity_value)*0.88, 1), xytext=(max(data1.popularity_value)*0.9, 1),color="r",weight="bold",\
                 arrowprops=dict(arrowstyle='-',connectionstyle='arc3',color='red'),bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.4),\
                fontsize=15)  #添加数据截止统计日期
    for x, y in enumerate(data1.popularity_value):  #添加名字
        plt.text(y + 10, x - 0.1 , '%s' % colors_0.name[x],fontweight='heavy')
    plt.show()
    

    代码解析:

    plt.rcParams: 设置图形的参数;

    person_num: 确定每期绘制的人数;

    data: 取出538期排行榜的数据;

    data1: 取出前person_num个人的信息,并按人气值排序;

    name_color: 读取根据前10名出现次数分配的颜色;

    colors_0: 根据分配的颜色,给出当前期绘制颜色;

    plt.barh: 绘制横向条形图;

    plt.xlim: 设置x轴的范围;

    plt.annotate:添加图形右下角截止统计日期,其中str是添加的文字内容,xy是箭头的位置,xytext是文字的位置,bbox是添加边框;

    for x, y:添加人名;

    得到结果:

    在这里插入图片描述

    图2 娱乐圈男明星第538期排行榜条形图

    数据来源:123粉丝网

      

    三、绘制动态条形图整合代码

    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from pandas import concat
    import os
    ​
    os.chdir(r"F:\微信公众号\Python\21.娱乐圈排行榜\2.绘制动图条形图")                   # 修改当前程序操作的路径
    star_man = pd.read_csv("star_man.csv")
    star_man = star_man.iloc[1:,:]
    period  = sorted(list(star_man.period_num.drop_duplicates().values))
    #找到各期前15名的男演员名字
    all_data = []
    for i in period:
        data = star_man[star_man.period_num==i]
        data1 = data.iloc[0:14,:]
        all_data.append(data1)
    all_data_1 = concat(all_data)
    # 图形设置
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 50)     # 图像显示大小
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 防止中文标签乱码,还有通过导入字体文件的方法
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.rcParams['lines.linewidth'] = 0.8         # 设置曲线线条宽度
    for i in period:
        person_num = 10              #绘制person_num+1个人的图像
        data = star_man[star_man.period_num==i]    #取某一期的数据
        data1 = data.iloc[0:person_num,:].sort_values(by = 'popularity_value', ascending = True) #取person_num+1个人的数据绘制条形图
        name_color = pd.read_csv("name_color1.csv",encoding = 'gbk')        #控制每个人绘图的颜色
        colors_0 = pd.merge(data1, name_color, how = 'left',  on = 'name')  #控制当前这一期的颜色
        colors_1 = list(colors_0.color.values)                              #取出对应的颜色
        plt.clf()  # 清除之前画的图
        plt.barh(data1.name, data1.popularity_value, height=0.5, color=colors_1, alpha=1)      #从下往上画
        plt.xlim(min(data1.popularity_value),max(data1.popularity_value)*1.05)
        plt.xlabel("人气值")
        title = '第'+str(int(max(data1.period_num)))+'期娱乐圈男星排行榜'
        plt.title(title, fontsize=18)
        plt.annotate(str(int(max(data1.end_time))), xy=(max(data1.popularity_value)*0.88, 1), xytext=(max(data1.popularity_value)*0.9, 1),color="r",weight="bold",\
                     arrowprops=dict(arrowstyle='-',connectionstyle='arc3',color='red'),bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.4),\
                    fontsize=15)
        for x, y in enumerate(data1.popularity_value):  #添加名字
            plt.text(y + 10, x - 0.1 , '%s' % colors_0.name[x],fontweight='heavy')
        plt.pause(0.4)     # 设置暂停时间,太快图表无法正常显示
    plt.ioff()    # 关闭画图的窗口,即关闭交互模式
    plt.show()    # 显示图片,防止闪退
    

    代码解析:

    plt.clf():清除之前画的图,避免在一张图上画两个图;

    plt.pause:每隔0.4秒展示一张图。

       注: 该代码只是在绘制单个条形图代码的基础上,用循环把所有图每隔一个很短的时间展示出来,给人一种动图的效果。

      本文是本人使用matplotlib库进行绘图得到的结果,如有问题请指正。若想获取文中所有可直接执行的代码和数据,可在公众号中回复"娱乐圈排行榜条形图",即可免费获取。如对代码有疑问,可以到公众号中私信我。

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  • 主要为大家详细介绍了python使用Plotly绘图工具绘制水平条形图,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • barh 函数用于绘制水平条形图,每个条按给定的对齐方式定位在参数 y 指定的位置。它们的宽、高尺寸由参数 height 和 width 决定。垂直基线由参数 left 指定,默认为0。函数的调用格式如下: barh(y, width, height, ...

    1. barh 函数介绍

    barh 函数用于绘制水平条形图,每个条按给定的对齐方式定位在参数 y 指定的位置。它们的宽、高尺寸由参数 height 和 width 决定。垂直基线由参数 left 指定,默认为0。函数的调用格式如下:

    barh(y, width, height, left, **kwargs)
    barh(y, width, **kwargs)
    barh(y, width)
    

    参数说明:

    • y:标量序列,必须参数,每个条定位在 y 指定的位置。
    • width:标量或类似数组,必须参数,条形图的宽度。
    • height:标量或标量序列,可选参数,条形图的高度,默认值为 0.8。
    • left:左标量序列,可选参数,条形图左侧的 x 坐标(默认值:0)。
    • align:对齐方式,可选,默认值:“center”。 “center”:将条形图置于y位置的中心;“edge”:将条的左边缘与y位置对齐。

    2. barh 函数绘图示例

    2.1 绘制一个基本的水平条形图

    绘制一个具有4个条的水平条形图,代码如下:

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # step1:准备画图的数据
    y = [1, 2, 3, 4]
    width = [12, 34, 25, 30]
    # step2:手动创建一个figure对象,相当于一个空白的画布
    figure = plt.figure()
    # step3:在画布上添加1个子块,标定绘图位置
    axes1 = plt.subplot(1, 1, 1)
    # step4:绘制条形图
    axes1.barh(y, width)
    axes1.set_title('horizontal bar example')
    
    # step5:展示
    plt.show()
    

    上面代码的运行结果:

    2.2 绘制水平条形图并设置基本属性

    绘制一个具有4个条的水平条形图,并设置基本属性,代码如下:

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # step1:准备画图的数据
    y = [1, 2, 3, 4]
    width = [12, 34, 25, 30]
    # step2:手动创建一个figure对象,相当于一个空白的画布
    figure = plt.figure()
    # step3:在画布上添加1个子块,标定绘图位置
    axes1 = plt.subplot(1, 1, 1)
    # step4:绘制条形图
    axes1.barh(y, width, height=0.5)
    # step5:条形图基本属性设置
    axes1.set_title('GDP OF 2019')
    axes1.set_xlabel('trillion dollars')
    plt.yticks(y, ('spring', 'summer', 'autumn', 'winter'))
    
    # step5:展示
    plt.show()
    

    上面代码的运行结果:

    2.3 绘制复合水平条形图

    绘制复合水平条形图,并设置基本属性,代码示例如下:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # step1:准备画图的数据
    labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
    men_means = [20, 34, 30, 35, 27]
    women_means = [25, 32, 34, 20, 25]
    y = np.arange(len(labels))  # 条形图x轴坐标
    height = 0.35  # 条形图宽度
    
    # step2:手动创建一个figure对象,即一张空白的画布
    figure = plt.figure()
    # step3:在画布上添加1个子块,标定绘图位置
    axes1 = plt.subplot(1, 1, 1)
    # step4:绘制条形图
    axes1.barh(y - height / 2, men_means, height, label='Men')
    axes1.barh(y + height / 2, women_means, height, label='Women')
    # step5:条形图基本属性设置
    axes1.set_xlabel('Scores')
    axes1.set_title('Scores by group and gender')
    axes1.set_yticks(y)
    axes1.set_yticklabels(labels)
    axes1.legend()
    # step6:展示
    plt.show()
    

    上面代码的运行结果:

    2.4 堆积式水平条形图绘制

    采用“堆积”的方式绘制水平条形图,堆积条形图可用于可视化离散分布。如下代码实例:这个例子展示了一个调查的结果,在这个调查中,人们可以用五个元素的量表来评价他们对问题的一致性。

    水平叠加是通过为每个类别调用 barh() 函数并通过参数 left 将起点作为已绘制的条的累积和来实现的。代码如下:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 准备绘图数据
    category_names = ['Strongly disagree', 'Disagree',
                      'Neither agree nor disagree', 'Agree', 'Strongly agree']
    results = {
        'Question 1': [10, 15, 17, 32, 26],
        'Question 2': [26, 22, 29, 10, 13],
        'Question 3': [35, 37, 7, 2, 19],
        'Question 4': [32, 11, 9, 15, 33],
        'Question 5': [21, 29, 5, 5, 40],
        'Question 6': [8, 19, 5, 30, 38]
    }
    
    
    # 自定义一个函数:
    def survey(results, category_names):
        """
        参数说明
        ----------
        results:字典类型,从问题标签到每个类别答案列表的映射。
                假设所有列表都包含相同数量的条目,并且它匹配*类别名称*的长度。
        category_names:字符串列表类型,类别标签。
        """
        labels = list(results.keys())
        data = np.array(list(results.values()))
        data_cum = data.cumsum(axis=1)
        category_colors = plt.get_cmap('RdYlGn')(
            np.linspace(0.15, 0.85, data.shape[1]))
    
        # 创建一张画布,一个子块(坐标系)
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(9.2, 5))
        ax.invert_yaxis()
        ax.xaxis.set_visible(False)
        ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max())
    
        # 循环多次,堆积式绘制水平条形图
        for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)):
            widths = data[:, i]
            starts = data_cum[:, i] - widths
            # 绘制水平条形图
            ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5,
                    label=colname, color=color)
            xcenters = starts + widths / 2
    
            r, g, b, _ = color
            text_color = 'white' if r * g * b < 0.5 else 'darkgrey'
            # 循环,为每个水平条形图增加文本说明,本例中为条形图宽度值
            for y, (x, c) in enumerate(zip(xcenters, widths)):
                ax.text(x, y, str(int(c)), ha='center', va='center',
                        color=text_color)
        # 增加图例
        ax.legend(ncol=len(category_names), bbox_to_anchor=(0, 1),
                  loc='lower left', fontsize='small')
    
        return fig, ax
    
    
    # 执行自定义函数survey
    survey(results, category_names)
    # 展示
    plt.show()
    

    上面代码的运行结果:

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