Python - Matplotlib - 柱狀圖

Matplotlib 是一個用於在 Python 中繪製陣列的圖形庫
下面程式碼可以直接在python環境下執行

目錄

• 例子1： 如何生成一個柱狀圖
  • plt.bar() 函式
  • 官方文件
• 例子2：如何控制柱狀圖的顏色和下標
  • plt.bar() 函式中的 color, tick_label 引數
• 例子3：標註每個柱子的高度
  • plt.annotate() 函式
  • 官方文件
• 例子4： 如何做並列的條形圖
  • ax.set_xticks()
  • ax.set_xticklabels()
• 例子5： 如何做橫向的條形圖
  • plt.barh()
  • ax.invert_yaxis()

正文

例子1： 如何生成一個柱狀圖

#最基礎的柱狀圖
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#產生10個範圍在0-20之間的整數， data=[7, 17, 4, 9, 14, 6, 14, 16, 12, 9]
np.random.seed(543)
data = np.random.randint(0,20,10)

#通過plt.bar()函式生成bar chart
plt.bar(np.arange(0,20,2), data, align='center', alpha=0.5)
plt.show()

• plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align=‘center’, data=None, *kwargs)
  常用引數，官方文件：
  • x : 柱狀圖的每一個柱子的x座標.
  • height: 每個柱子的高度.
  • width: 每個柱子的寬度.
  • bottom: 每個柱子的起點是多少，預設0.
  • align: 按照哪裡對其，‘center’ 對齊x座標的中間，‘edge’ 對齊x座標的右側.
  • color: 每根柱子的顏色.
  • alpha: 柱子的透明度，取值[0,1]
  • tick_label: 每個柱子x軸上的標籤.
• 結果：
  

例子2：如何控制柱狀圖的顏色和下標

colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', 'r', 'b']
labels = ['AAA','BBB','CCC','DDD','EEE','FFF','GGG','HHH','III','JJJ']
data=[7, 17, 4, 9, 14, 6, 14, 16, 12, 9]

plt.bar(np.arange(0,20,2), data, align='center', alpha=0.7, color=colors, tick_label=labels)

#控制y軸的刻度
plt.yticks(np.arange(0,30,5))

#展示結果
plt.show()

座標系的控制，例如 plt.yticks() 在另一篇文章中有較為詳細的描述
結果：

例子3：標註每個柱子的高度

#標註每個柱子上面加標註

#生成資訊
colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', 'r', 'b']
labels = ['AAA','BBB','CCC','DDD','EEE','FFF','GGG','HHH','III','JJJ']
data=[7, 17, 4, 9, 14, 6, 14, 16, 12, 9]

#生成柱狀圖
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))
bars1 = plt.bar(np.arange(0,20,2), data, align='center', alpha=0.7, color=colors, tick_label=labels)

#給每個柱子上面新增標註
for b in bars1: #遍歷每個柱子
  height = b.get_height()
  ax.annotate('{}'.format(height),
        #xy控制的是，標註哪個點，x=x座標+width/2, y=height，即柱子上平面的中間
        xy=(b.get_x() + b.get_width() / 2, height), 
        xytext=(0,3), #文字放置的位置，如果有textcoords，則表示是針對xy位置的偏移，否則是圖中的固定位置
        textcoords="offset points", #兩個選項 'offset pixels'，'offset pixels'
        va = 'bottom', ha = 'center' #代表verticalalignment 和horizontalalignment，控制水平對齊和垂直對齊。
        )

#展示結果
plt.show()

• plt.annotate(text, xy, *args, **kwargs)
  主要引數，官方文件，另一篇文章的例4也有關於這個函式的補充 ：
  • text: 要顯示的文字
  • xy: 它控制標註圖中的哪個點
  • xytext：文字放置的位置，如果有textcoords，則表示是針對xy位置的偏移，否則是圖中的固定位置
  • textcoords：兩個選項 ‘offset pixels’，‘offset pixels’，文字偏移的單位是point 或 pixels
  • va，ha ：代表verticalalignment 和horizontalalignment，控制水平對齊和垂直對齊
• 結果：
  

例子4： 如何做並列的條形圖

#Group Bar chart

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#生成資訊
colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', 'r', 'b']
labels = ['AAA','BBB','CCC','DDD','EEE','FFF','GGG','HHH','III','JJJ']
data1 = [7, 17, 4, 9, 14, 6, 14, 16, 12, 9]
data2 = [22,  0, 26, 14, 21, 12,  6, 24,  0, 22]
width = 0.7
xpos = np.arange(0,20,2)

#生成柱狀圖
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))
bars1 = plt.bar(xpos-width/2, data1, align='center', width=width, alpha=0.9, color='#1f77b4', label = 'Category A')
bars2 = plt.bar(xpos+width/2, data2, align='center', width=width, alpha=0.9, color='#ff7f0e', label = 'Category B')

#設定每個柱子下面的記號
ax.set_xticks(xpos) #確定每個記號的位置
ax.set_xticklabels(labels)  #確定每個記號的內容

#給每個柱子上面新增標註
def autolabel(rects):
    """Attach a text label above each bar in *rects*, displaying its height."""
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        ax.annotate('{}'.format(height),
              xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
              xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
              textcoords="offset points",
              ha='center', va='bottom'
              )
autolabel(bars1)
autolabel(bars2)

#展示結果
plt.legend()
plt.show()

• 並列的條形圖，Group bar chart 其實是兩/多個bar chart合併在一個座標系上。
• 依舊可以使用plt.bar() 裡面的tick_labels 引數定義每個柱子的下標，但是更常用的把一組柱子標記為一個記號。它可以通過ax.set_xticks(), 和ax.set_xticklabels() 兩個函式在一起實現。其中ax.set_xticks(xpos)確定每個記號的位置，ax.set_xticklabels(labels)確定每個記號的內容
• 結果：
  

例子5： 如何做橫向的條形圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

labels = ['AAA','BBB','CCC','DDD','EEE','FFF','GGG','HHH','III','JJJ']
data1 = [7, 17, 4, 9, 14, 6, 14, 16, 12, 9]

indexes = np.argsort(-np.array(data1))
data1_sorted = [data1[i] for i in indexes]
labels_sorted = [labels[i] for i in indexes]

y_pos = np.arange(len(labels))

performance = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
error = np.random.rand(len(people))

ax.barh(y_pos, data1_sorted, align='center')
ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_yticklabels(labels_sorted)
ax.invert_yaxis()  # labels read top-to-bottom

plt.show()

• plt.barh(y, width, height=0.8, left=None, *, align=‘center’, **kwargs)
  常用函式和plt.bar() 幾乎一致
• ax.invert_yaxis()，反轉y座標
• 結果：