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使用matplotlib繪制并排柱狀圖的實戰案例

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  小編寫這篇文章的一個主要目的,主要是給大家介紹的內容是使用matplotlib去進行繪制并排柱狀圖,那么,一個具體的操作實例是什么呢?下面就給大家詳細解答下。


  一、概念說明


  柱狀圖(bar chart),從相同的橫坐標出發,以不同的數值大小來設定柱子的高度,進而表示無序或有序的定性數據間某個定量指標的大小關系。


  示意圖如下:

01.png

  (1)在無序的橫坐標情景下,我們常常根據數值大小降序排布。


  (2)柱狀圖在縱坐標上可以有正有負,但必須以基準的0線開始繪制,否則會傳遞錯誤的視覺信息。


  (3)當類別間數值差異較大/類別較多/類別命名文本較長時,我們可以考慮將柱形圖逆轉90°,即使用條形圖。


  (4)如果手中的數據是二維定性的情況,可以根據需求分別選擇堆疊柱狀圖或者并排柱狀圖。


  ①堆疊柱狀圖:

02.png

  ---關注類0-4的大類總量的對比


  ---同時關注小類a/b占大類的比重


  ②并排柱狀圖(案例對象)

03.png

  ---更關注小類系列1-3在不同大類1-4間的對比


  ---關注小類在大類間數值分布的差異


  ---如果要呈現大類總量信息,可以增加折線圖


  二、數據展示


  在本案例中,我們是希望使用python編碼,利用其中matplotlib包繪制并排柱狀圖,因此我們需要二維定序數據。


  根據我專欄其它的案例呢,還是繼續使用隨機選的八座城市,目的是希望了解八座城市小初高學校數量對比(柱狀),以及人口數情況(折線)。


  秉持城市統計公報中有就記錄,無就百度的原則,得到以下僅供繪圖的數據。

04.png

05.png

  上述excel表格的數據分別存放,利用下述代碼我們將其導入


  import pandas as pd
  school_num=pd.DataFrame(pd.read_excel('./小初高學校個數.xlsx'))
  people_num=pd.DataFrame(pd.read_excel('./2020人口普查數據.xlsx'))


  三、圖像繪制


  import matplotlib.pyplot as plt
  import matplotlib as mpl
  import numpy as np
  #中文和正負號設置
  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))
  #柱狀
  plt.bar(x,school_num['小學'],bar_width,align="center",color="#2bb179",label='小學',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)
  #折線
  plt.plot(x+bar_width,people_num['人數-萬'],color="#ff796c",marker='o',lw=2,label='人口普查數(萬)')
  text_x=[x,x+bar_width,x+bar_width*2]
  text_x=[text_x<i>[j]for i in range(3)for j in range(8)]
  text_y=[school_num['小學'],school_num['初中'],school_num['高中']]
  text_y=[text_y<i>[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("學校數量",fontsize=20)
  plt.legend(fontsize=16)
  plt.grid()
  #柱型加數字
  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'./并排柱狀圖示例.png')
  plt.bar(橫坐標位置,柱子數值)---橫坐標位置一般用np.arange(橫坐標類別數)得到,因此在并排中,每一個小類,都要右移窗寬個單位,如果您覺得緊挨著顯得很密,也可以加0.1讓它們稍稍隔開。
  plt.plot的橫坐標我選擇x+bar_width是因為我們有三個柱子,我希望折線的原點是對應橫坐標居中顯示。
  plt.text---這一部分是給整幅圖加文字,但具體加在什么位置需要自己指定。
  plt.xticks(原名稱,新名稱)


  繪制結果:


  希望對您有所幫助~


  總結


  綜上所述,這篇文章就給大家介紹到這里了,希望可以給大家帶來幫助。

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