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  • Python绘制并列柱状图

    2021-06-03 17:49:06
    为了完成本关任务,你需要掌握绘制堆积(并列柱状图绘制堆积柱状图 bar函数调用方式如下所示: matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)

    相关知识

    绘制堆积柱状图

    bar函数调用方式如下所示:

    matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)

     

    要想绘制堆积柱状图,可通过设置第一个参数x的值来使得柱形错位显示,x的每一个元素表示柱形的中间位置,示例代码如下所示:

    1. import numpy as np
    2. import matplotlib.pyplot as plt
    3.  
    4. # A班计算机程序设计课5个小组的平均成绩柱状图
    5. A_means_score = np.array([90, 85, 77, 82, 79])
    6.  
    7. # B班计算机程序设计课5个小组的平均成绩柱状图
    8. B_means_score = np.array([67, 82, 87, 92, 95])
    9.  
    10. index = np.arange(5)
    11. bar_width = 0.35
    12.  
    13. plt.bar(index, A_means_score, bar_width, # Ax轴数据起始位置为index序列
    14.                 alpha=0.4, color='b')
    15. plt.bar(index+bar_width, B_means_score, bar_width, #Bx轴起始位置与A班数据错开
    16.                 alpha=0.4, color='r')
    17. x_labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4', 'Group 5']
    18. plt.xticks(index+bar_width/2, x_labels) # index+bar_width/2 使得标签居中显示
    19. plt.show()

    输出图像如下所示:

    若是有多组数据,则可通过结合列表以及循环结构进行绘图控制。

    案例代码示例

    # 请编写代码绘制住宅商品房平均销售价格柱状图
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    #初始化数据
    xstring = [2015,2014,2013,2012,2011,2010,2009,2008,2007,2006,2005,2004,2003,2002,2001,2000] #x轴标签
    xstring.reverse()
    xstrinf = tuple(xstring)
    
    n = 6
    ystring = ['']*n #y轴对应的6组数据
    ystring[0] = [6793,6324,6237,5790.99,5357.1,5032,4681,3800,3863.9,3366.79,3167.66,2778,2359,2250,2170,2112]
    ystring[1] = [6473,5933,5850,5429.93,4993.17,4725,4459,3576,3645.18,3119.25,2936.96,2608,2197,2092,2017,1948]
    ystring[2] = [15157,12965,12591,11460.19,10993.92,10934,9662,7801,7471.25,6584.93,5833.95,5576,4145,4154,4348,4288]
    ystring[3] = [12914,11826,12997,12306.41,12327.28,11406,10608,8378,8667.02,8052.78,6922.52,5744,4196,4336,4588,4751]
    ystring[4] = [9566,9817,9777,9020.91,8488.21,7747,6871,5886,5773.83,5246.62,5021.75,3884,3675.14,3488.57,3273.53,3260.38]
    ystring[5] = [4845,5177,4907,4305.73,4182.11,4099,3671,3219,3351.44,3131.31,2829.35,2235,2240.74,1918.83,2033.08,1864.37]
    ystring[0].reverse()
    ystring[1].reverse()
    ystring[2].reverse()
    ystring[3].reverse()
    ystring[4].reverse()
    ystring[5].reverse()
    ystring[0] = tuple(ystring[0])
    ystring[1] = tuple(ystring[1])
    ystring[2] = tuple(ystring[2])
    ystring[3] = tuple(ystring[3])
    ystring[4] = tuple(ystring[4])
    ystring[5] = tuple(ystring[5])
    
    labels = ['Commercial housing', 'Residential commercial housing','high-end apartments', 'Office Building', 'Business housing', 'Others'] #图例标签
    colors = ['#ff7f50', '#87cefa', '#DA70D6', '#32CD32', '#6495ED', '#FF69B4'] #指定颜色
    
    # ********** Begin *********#
    A_means_score = np.array(ystring[0])
    B_means_score = np.array(ystring[1])
    C_means_score = np.array(ystring[2])
    D_means_score = np.array(ystring[3])
    E_means_score = np.array(ystring[4])
    F_means_score = np.array(ystring[5])
    
    index = np.arange(16)
    bar_width = 0.8#设置单个柱状图宽度
    #绘制图像
    plt.bar(6*index,A_means_score,bar_width,color = colors[0])
    plt.bar(6*index+bar_width,B_means_score,bar_width,color = colors[1])
    plt.bar(6*index+2*bar_width,C_means_score,bar_width,color = colors[2])
    plt.bar(6*index+3*bar_width,D_means_score,bar_width,color = colors[3])
    plt.bar(6*index+4*bar_width,E_means_score,bar_width,color = colors[4])
    plt.bar(6*index+5*bar_width,F_means_score,bar_width,color = colors[5])
    
    #设置x轴范围及其刻度属性
    plt.xlim(-1,98)
    plt.xticks(6*index+(bar_width+bar_width+bar_width+bar_width+bar_width)/2,xstring,rotation=45)
    
    #设置y轴范围及其间隔
    plt.ylim(1450,15300)
    plt.yticks(np.arange(1450,15300,2000))
    #设置图例及标题属性
    plt.legend(labels,loc='upper left')
    plt.title('Selling Prices of Six Types of Housing')
    plt.savefig('picture/step2/fig2.png')
    plt.show()
    # ********** End **********#
    

    案例代码运行结果

     

    展开全文
  • 本文实例讲述了Python实现绘制柱状图并显示数值功能。分享给大家供大家参考,具体如下:# -*- coding:utf-8 -*-#! python3import matplotlib.pyplot as pltimport mpl_toolkits.mplot3d#定义函数来显示柱状上的...

    本文实例讲述了Python实现绘制双柱状图并显示数值功能。分享给大家供大家参考,具体如下:

    # -*- coding:utf-8 -*-

    #! python3

    import matplotlib.pyplot as plt

    import mpl_toolkits.mplot3d

    #定义函数来显示柱状上的数值

    def autolabel(rects):

    for rect in rects:

    height = rect.get_height()

    plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2.-0.2, 1.03*height, '%s' % float(height))

    if __name__ == '__main__':

    l1=[68, 96, 85, 86, 76,87, 95]

    l2=[85, 68, 79, 89, 94, 82,90]

    name=['A','B','C','D','E','F','E']

    total_width, n = 0.8, 2

    width = total_width / n

    x=[0,1,2,3,4,5,6]

    plt.rc('font', family='SimHei', size=12)#设置中文显示,否则出现乱码!

    a=plt.bar(x, l1, width=width, label='数学',fc = 'y')

    for i in range(len(x)):

    x[i] = x[i] + width

    b=plt.bar(x, l2, width=width, label='语文',tick_label = name,fc = 'r')

    autolabel(a)

    autolabel(b)

    plt.xlabel('学生')

    plt.ylabel('成绩')

    plt.title('学生成绩')

    plt.legend()

    plt.show()

    运行结果:

    201862321129511.png?201852321142

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

    展开全文
  • 如下代码: #导入扩展包 import matplotlib.pyplot as plt ...#设置柱状图的宽度 width = 0.4 #绘图 plt.figure(figsize=(8,4)) plt.bar(x=x,height=y1,width=width,label='Data1') plt.bar(x=x+

    如下代码:

    #导入扩展包
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    #构造数据
    y1 = [1,4,6,8,9,4,3,8]
    y2 = [2,5,9,5,3,2,7,4]
    x = np.arange(len(y1))
    
    #设置柱状图的宽度
    width = 0.4
    
    #绘图
    plt.figure(figsize=(8,4))
    
    plt.bar(x=x,height=y1,width=width,label='Data1')
    plt.bar(x=x+width,height=y2,width=width,label='Data2')
    
    #添加数据标签
    for x_value,y_value in zip(x,y1):
        plt.text(x=x_value,y=y_value,s=y_value)
    
    for x_value,y_value in zip(x,y2):
        plt.text(x=x_value+width,y=y_value,s=y_value)
    
    #添加图标题和图例
    plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
    plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
    plt.title('并列柱状图')
    plt.legend()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False plt.figure(figsize=(10, 5), dpi=80...
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    
    mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
    mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
    
    plt.figure(figsize=(10, 5), dpi=80)
    index = np.arange(10)
    num_noGA = [200, 200, 172, 200, 200, 201, 229, 199, 185, 214]
    num_GA = [200, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 196, 204]
    
    bar_width = 0.35
    tick_label = ['NOR', 'CYC', 'IT', 'DT', 'US', 'DS', 'CIT', 'CDS', 'ITDS', 'CITDS']
    
    plt.bar(index, num_noGA, bar_width, align="center", color="c", label="FFR-CNN&LSTM", alpha=0.5)
    plt.bar(index+bar_width, num_GA, bar_width, color="b", align="center", label="FFR-CNN&LSTM-GA", alpha=0.5)
    plt.hlines(200, -1, 10,color="red")
    
    font_legend = {'family': 'Times New Roman',
             'weight': 'normal',
             'size': 10,
             }
    
    font_label = {'family': 'Times New Roman',
             'weight': 'normal',
             'size': 15,
             }
    
    plt.ylabel("Number", font_label)
    plt.xlabel("Types", font_label)
    
    plt.xticks(index+bar_width/2, tick_label)
    plt.xlim(-0.7, 10)
    plt.ylim(0, 300)
    
    plt.legend(prop=font_legend)
    
    plt.tick_params(labelsize=13)
    plt.savefig('GA.jpg')
    plt.show()
    
    展开全文
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