
這篇文章來探索下多類別條形圖比如各學(xué)校包含語文、數(shù)學(xué)、英語三科成績的條形圖怎樣繪制。在繪圖之前,先來復(fù)習(xí)一下條形圖函數(shù)中主要參數(shù)的含義:
小例子輔助理解:
x = [0.7, 1.5, 2, 3] height = [3, 10, 12, 7] plt.bar(x, height, width=0.3, bottom=[3, 0, 0, 1] ) plt.show()
參照代碼和圖形再理解下各個(gè)參數(shù)的作用。ok,萬事俱備,開始繪圖!
先看一下原數(shù)據(jù)data1長什么樣子再敲代碼:
plt.figure(figsize=(16,6)) x_s = np.array(list(range(0,20,2))) #設(shè)置語文成績的條形所在位置 plt.bar(x_s,data1.loc[:,"語文"].iloc[:10],width=0.5) #繪制語文成績的條形圖 x_y = np.array(list(range(0,20,2)))+0.5 #設(shè)置數(shù)學(xué)成績的條形所在位置 plt.bar(x_y,data1.loc[:,"數(shù)學(xué)"].iloc[:10],width=0.5) #繪制數(shù)學(xué)成績的條形圖 x_y = np.array(list(range(0,20,2)))+1 #設(shè)置英語成績的條形所在位置 plt.bar(x_y,data1.loc[:,"英語"].iloc[:10],width=0.5) #繪制英語成績的條形圖 plt.title("成績條形圖",fontsize = 14) plt.ylabel("成績",fontsize = 14) plt.xticks(x_s+0.5,data1.iloc[:,0].iloc[:10],fontsize = 12) #x軸刻度為各學(xué)校名稱,為了刻度正好在三個(gè)條形的正中間,設(shè)置(x_s+0.5) plt.legend(["語文","數(shù)學(xué)","英語"]);
坐標(biāo)軸和rc參數(shù)設(shè)置的講解中有提到過,在同一塊畫布上是可以重復(fù)繪圖的,其實(shí)在一幅條形圖中繪制多個(gè)類別的條形圖應(yīng)用的就是這個(gè)原理。需要注意的是不要讓后邊繪制的圖形覆蓋前邊繪制的圖形,所以需要提前計(jì)算好每個(gè)條形應(yīng)該畫在哪個(gè)地方。
通過代碼可以看到都進(jìn)行了哪些設(shè)置,每個(gè)條形的寬度都是0.5,所以在繪制好第一個(gè)學(xué)科的條形圖后,排在第二個(gè)位置進(jìn)行繪制的條形圖所有的條所在x軸的位置都在第一個(gè)學(xué)科條形位置的基礎(chǔ)上增加了0.5,第三個(gè)學(xué)科的條形又在第二個(gè)學(xué)科條形位置的基礎(chǔ)上再增加0.5的距離,這樣,每個(gè)學(xué)校的三個(gè)學(xué)科可以挨著展示出來又不會(huì)發(fā)生條形重疊的情況。
這里需要注意的另一個(gè)問題就是每個(gè)學(xué)??潭戎g要流出足夠的位置放置三個(gè)條形。每個(gè)條形的寬度都是0.5,一共需要1.5個(gè)位置,所以在設(shè)置刻度的時(shí)候,每個(gè)刻度之間的間隔(range(0,20,2)),一共10個(gè)刻度,對(duì)應(yīng)選取的10所學(xué)校,刻度間距為2,超過所需的1.5。
最終的效果圖:
圖是畫出來了,但是畫的過程中需要心算一下各種位置,除了各個(gè)條形的位置還有刻度的位置,著實(shí)有點(diǎn)麻煩,那么有沒有其他更簡便一點(diǎn)的方法呢?
先來和我們熟悉的matplotlib繪圖做對(duì)比,用matplotlib繪圖時(shí)先選擇繪圖函數(shù),然后把原數(shù)據(jù)作為參數(shù)傳入函數(shù)中,而dataframe直接繪圖的時(shí)候,類似調(diào)用了dataframe的方法,在通過參數(shù)選擇進(jìn)行哪種圖形的繪制。
干說沒實(shí)感,來段代碼感受下:
#通過參數(shù)設(shè)置生成圖形的類型 data2.iloc[:10].plot(x = '學(xué)校',y = ['語文','數(shù)學(xué)','英語'],kind = "bar" ,figsize=(16,6),width=0.7,rot = 0,title = "各學(xué)科成績條形圖");
一行代碼搞定,先來看下效果圖:
是不是看起來和上邊matplotlib繪制的圖差不多,代碼卻簡潔了很多。先看下原dataframe長什么樣子:
接著具體研究下都是哪些參數(shù)在影響繪圖:
這里寫出兩種方法實(shí)現(xiàn)相同的操作,在實(shí)際的工作中,按照需求自行選擇即可。
有時(shí)候,除了查看單個(gè)類別的情況,還需要同時(shí)查看總體的情況,這就是堆積條形圖擅長的領(lǐng)域了。繪制堆積條形圖和繪制普通條形圖用的都是plt.bar()函數(shù),也是通過參數(shù)設(shè)置實(shí)現(xiàn)堆積條形圖的繪制。
還是對(duì)參數(shù)設(shè)置不太熟的孩子可以回到文章開頭回憶下重要參數(shù)的作用,這里實(shí)現(xiàn)用語文、數(shù)學(xué)、英語三科成績的堆積條形圖:
plt.figure(figsize=(16,6)) plt.bar(range(21),data1.loc[:,"語文"],width=0.9,label = "語文") plt.bar(range(21),data1.loc[:,"數(shù)學(xué)"],bottom=np.array(data1.loc[:,"語文"]),width=0.9,label ="數(shù)學(xué)") plt.bar(range(21),data1.loc[:,"英語"],bottom=np.array(data1.loc[:,"語文"]+data1.loc[:,"數(shù)學(xué)"]) ,width=0.9,label ="英語") totle_score = np.array(data1.loc[:,"語文"]+data1.loc[:,"數(shù)學(xué)"]+data1.loc[:,"英語"]).astype("int") for i in range(21): plt.text(i-0.25,totle_score[i]+1,totle_score[i]) #為條形圖中的每個(gè)條添加標(biāo)簽 plt.title("各學(xué)校成績堆積圖",fontsize = 14) plt.ylabel("成績",fontsize = 14) plt.xticks(range(21),data1.iloc[:,0],rotation=30,fontsize = 12)#x軸刻度為各學(xué)校名稱 plt.legend() #顯示圖例;
原理和前邊畫三科成績條形圖一樣,都是在同一塊畫布上重復(fù)繪圖,注意繪圖的邏輯即可。這里是先畫一個(gè)學(xué)科成績的縱向條形圖,通過bottom參數(shù)控制第二個(gè)學(xué)科成績繪圖時(shí)在y軸方向的起始值,也就是在第一科學(xué)科成績條形的頂端接著畫第二科學(xué)科成績的條,然后在第二科成績條形的頂端繼續(xù)畫第三個(gè)學(xué)科成績的條形,這樣形成的就是堆積條形圖。
當(dāng)然還有一些細(xì)節(jié)需要注意,比如三個(gè)學(xué)科條形的寬度得設(shè)置成一樣的尺寸,避免影響美觀。
細(xì)心的孩子可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一點(diǎn)新鮮的設(shè)置:多了一個(gè)函數(shù)plt.text(),這個(gè)函數(shù)的作用是在條形的頂端添加了該條形的標(biāo)簽,即三科的總成績。因?yàn)橐獙?duì)每個(gè)條形增加一個(gè)標(biāo)簽,所以運(yùn)用了循環(huán),將總分作為標(biāo)簽添加到了圖形中。
通過plt.text()函數(shù)可以在整幅圖的任意位置添加需要的文本進(jìn)去。函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)控制文本在x軸方向的位置,第二個(gè)參數(shù)控制文本在y軸方向的位置,第三個(gè)參數(shù)為添加的文本信息。
啰里啰唆說了這么多,來看下堆積條形圖的效果:
和常見的堆積條形圖沒什么不一樣對(duì)吧,其實(shí)條形圖依然又值得深挖的地方,還有很多有意思的設(shè)置可以嘗試呢。來個(gè)預(yù)告,計(jì)劃在下一篇文章離探索一下發(fā)散型條形圖。
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