怎么在matplotlib中使用bar()实现多组数据并列柱状图

本篇文章给大家分享的是有关怎么在matplotlib中使用bar()实现多组数据并列柱状图，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

绘制单个数据系列的柱形图比较简单，多组数据柱状图绘制的关键有三点：

• 多次调用bar()函数即可在同一子图中绘制多组柱形图。
   

• 为了防止柱子重叠，每个柱子在x轴上的位置需要依次递增，如果柱子紧挨，这个距离即柱子宽度。
   

• 为了使刻度标签居中，需要调整x轴刻度标签的位置。

由上述可知，多组数据并列柱状图需要计算柱子x轴上的位置和x轴刻度标签。
因此，有两种实现方案：

• x轴刻度标签位置固定，根据x轴刻度计算每个柱子的宽度

• 每个柱子的宽度固定，计算x轴刻度标签位置，使之居中

下面使用第一种方法演示两组数据、三组数据、四组数据的并列柱状图。
使用方法一、方法二演示通用多组并列柱状图的创建方法。

两组数据、三组数据、四组数据的并列柱状图

import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.figure(figsize=(13, 4))# 构造x轴刻度标签、数据labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']first = [20, 34, 30, 35, 27]second = [25, 32, 34, 20, 25]third = [21, 31, 37, 21, 28]fourth = [26, 31, 35, 27, 21]# 两组数据plt.subplot(131)x = np.arange(len(labels)) # x轴刻度标签位置width = 0.25 # 柱子的宽度# 计算每个柱子在x轴上的位置，保证x轴刻度标签居中# x - width/2，x + width/2即每组数据在x轴上的位置plt.bar(x - width/2, first, width, label='1')plt.bar(x + width/2, second, width, label='2')plt.ylabel('Scores')plt.title('2 datasets')# x轴刻度标签位置不进行计算plt.xticks(x, labels=labels)plt.legend()# 三组数据plt.subplot(132)x = np.arange(len(labels)) # x轴刻度标签位置width = 0.25 # 柱子的宽度# 计算每个柱子在x轴上的位置，保证x轴刻度标签居中# x - width，x， x + width即每组数据在x轴上的位置plt.bar(x - width, first, width, label='1')plt.bar(x, second, width, label='2')plt.bar(x + width, third, width, label='3')plt.ylabel('Scores')plt.title('3 datasets')# x轴刻度标签位置不进行计算plt.xticks(x, labels=labels)plt.legend()# 四组数据plt.subplot(133)x = np.arange(len(labels)) # x轴刻度标签位置width = 0.2 # 柱子的宽度# 计算每个柱子在x轴上的位置，保证x轴刻度标签居中plt.bar(x - 1.5*width, first, width, label='1')plt.bar(x - 0.5*width, second, width, label='2')plt.bar(x + 0.5*width, third, width, label='3')plt.bar(x + 1.5*width, fourth, width, label='4')plt.ylabel('Scores')plt.title('4 datasets')# x轴刻度标签位置不进行计算plt.xticks(x, labels=labels)plt.legend()plt.show()

通用多组并列柱状图的简便创建方法

上面的示例比较简易，有一些问题没有考虑。为了便于重复使用，下面的通用方法可调整x轴标签刻度步长、每组柱子的总宽度、每组柱子之间的间隙、组与组之间的间隙。

方法一

import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as nplabel = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']first = [20, 34, 30, 35, 27]second = [25, 32, 34, 20, 25]third = [21, 31, 37, 21, 28]fourth = [26, 31, 35, 27, 21]data = [first, second, third, fourth]def create_multi_bars(labels, datas, tick_step=1, group_gap=0.2, bar_gap=0):  '''  labels : x轴坐标标签序列  datas ：数据集，二维列表，要求列表每个元素的长度必须与labels的长度一致  tick_step ：默认x轴刻度步长为1，通过tick_step可调整x轴刻度步长。  group_gap : 柱子组与组之间的间隙，最好为正值，否则组与组之间重叠  bar_gap ：每组柱子之间的空隙，默认为0，每组柱子紧挨，正值每组柱子之间有间隙，负值每组柱子之间重叠  '''  # ticks为x轴刻度  ticks = np.arange(len(labels)) * tick_step  # group_num为数据的组数，即每组柱子的柱子个数  group_num = len(datas)  # group_width为每组柱子的总宽度，group_gap 为柱子组与组之间的间隙。  group_width = tick_step - group_gap  # bar_span为每组柱子之间在x轴上的距离，即柱子宽度和间隙的总和  bar_span = group_width / group_num  # bar_width为每个柱子的实际宽度  bar_width = bar_span - bar_gap  # baseline_x为每组柱子第一个柱子的基准x轴位置，随后的柱子依次递增bar_span即可  baseline_x = ticks - (group_width - bar_span) / 2  for index, y in enumerate(datas):    plt.bar(baseline_x + index*bar_span, y, bar_width)  plt.ylabel('Scores')  plt.title('multi datasets')  # x轴刻度标签位置与x轴刻度一致  plt.xticks(ticks, labels)  plt.show()  create_multi_bars(label, data, bar_gap=0.1)

方法二

import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as nplabel = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']first = [20, 34, 30, 35, 27]second = [25, 32, 34, 20, 25]third = [21, 31, 37, 21, 28]fourth = [26, 31, 35, 27, 21]data = [first, second, third, fourth]def create_multi_bars(labels, datas, tick_step=1, group_gap=0.2, bar_gap=0):  '''  labels : x轴坐标标签序列  datas ：数据集，二维列表，要求列表每个元素的长度必须与labels的长度一致  tick_step ：默认x轴刻度步长为1，通过tick_step可调整x轴刻度步长。  group_gap : 柱子组与组之间的间隙，最好为正值，否则组与组之间重叠  bar_gap ：每组柱子之间的空隙，默认为0，每组柱子紧挨，正值每组柱子之间有间隙，负值每组柱子之间重叠  '''  # x为每组柱子x轴的基准位置  x = np.arange(len(labels)) * tick_step  # group_num为数据的组数，即每组柱子的柱子个数  group_num = len(datas)  # group_width为每组柱子的总宽度，group_gap 为柱子组与组之间的间隙。  group_width = tick_step - group_gap  # bar_span为每组柱子之间在x轴上的距离，即柱子宽度和间隙的总和  bar_span = group_width / group_num  # bar_width为每个柱子的实际宽度  bar_width = bar_span - bar_gap  # 绘制柱子  for index, y in enumerate(datas):    plt.bar(x + index*bar_span, y, bar_width)  plt.ylabel('Scores')  plt.title('multi datasets')  # ticks为新x轴刻度标签位置，即每组柱子x轴上的中心位置  ticks = x + (group_width - bar_span) / 2  plt.xticks(ticks, labels)  plt.show()create_multi_bars(label, data[:3], bar_gap=0.1)

以上就是怎么在matplotlib中使用bar()实现多组数据并列柱状图，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注编程网行业资讯频道。