matplotlib bar()實現多組數據並列柱狀圖通用簡便創建方法

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在使用柱狀圖時，經常遇到需要多組數據進行比較的情況。
繪制單個數據系列的柱形圖比較簡單，多組數據柱狀圖繪制的關鍵有三點：

  • 多次調用bar()函數即可在同一子圖中繪制多組柱形圖。
  • 為瞭防止柱子重疊，每個柱子在x軸上的位置需要依次遞增，如果柱子緊挨，這個距離即柱子寬度。
  • 為瞭使刻度標簽居中，需要調整x軸刻度標簽的位置。

由上述可知，多組數據並列柱狀圖需要計算柱子x軸上的位置和x軸刻度標簽。
因此，有兩種實現方案：

  • x軸刻度標簽位置固定，根據x軸刻度計算每個柱子的寬度
  • 每個柱子的寬度固定，計算x軸刻度標簽位置，使之居中

下面使用第一種方法演示兩組數據、三組數據、四組數據的並列柱狀圖。
使用方法一、方法二演示通用多組並列柱狀圖的創建方法。

兩組數據、三組數據、四組數據的並列柱狀圖

在這裡插入圖片描述 

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize=(13, 4))
# 構造x軸刻度標簽、數據
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]

# 兩組數據
plt.subplot(131)
x = np.arange(len(labels)) # x軸刻度標簽位置
width = 0.25 # 柱子的寬度
# 計算每個柱子在x軸上的位置，保證x軸刻度標簽居中
# x - width/2，x + width/2即每組數據在x軸上的位置
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軸刻度標簽位置不進行計算
plt.xticks(x, labels=labels)
plt.legend()
# 三組數據
plt.subplot(132)
x = np.arange(len(labels)) # x軸刻度標簽位置
width = 0.25 # 柱子的寬度
# 計算每個柱子在x軸上的位置，保證x軸刻度標簽居中
# x - width，x， x + width即每組數據在x軸上的位置
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軸刻度標簽位置不進行計算
plt.xticks(x, labels=labels)
plt.legend()
# 四組數據
plt.subplot(133)
x = np.arange(len(labels)) # x軸刻度標簽位置
width = 0.2 # 柱子的寬度
# 計算每個柱子在x軸上的位置，保證x軸刻度標簽居中
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軸刻度標簽位置不進行計算
plt.xticks(x, labels=labels)
plt.legend()

plt.show()

通用多組並列柱狀圖的簡便創建方法

上面的示例比較簡易，有一些問題沒有考慮。為瞭便於重復使用，下面的通用方法可調整x軸標簽刻度步長、每組柱子的總寬度、每組柱子之間的間隙、組與組之間的間隙。

在這裡插入圖片描述

方法一

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

label = ['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軸坐標標簽序列
  datas ：數據集，二維列表，要求列表每個元素的長度必須與labels的長度一致
  tick_step ：默認x軸刻度步長為1，通過tick_step可調整x軸刻度步長。
  group_gap : 柱子組與組之間的間隙，最好為正值，否則組與組之間重疊
  bar_gap ：每組柱子之間的空隙，默認為0，每組柱子緊挨，正值每組柱子之間有間隙，負值每組柱子之間重疊
  '''
  # ticks為x軸刻度
  ticks = np.arange(len(labels)) * tick_step
  # group_num為數據的組數，即每組柱子的柱子個數
  group_num = len(datas)
  # group_width為每組柱子的總寬度，group_gap 為柱子組與組之間的間隙。
  group_width = tick_step - group_gap
  # bar_span為每組柱子之間在x軸上的距離，即柱子寬度和間隙的總和
  bar_span = group_width / group_num
  # bar_width為每個柱子的實際寬度
  bar_width = bar_span - bar_gap
  # baseline_x為每組柱子第一個柱子的基準x軸位置，隨後的柱子依次遞增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軸刻度標簽位置與x軸刻度一致
  plt.xticks(ticks, labels)
  plt.show()
  

create_multi_bars(label, data, bar_gap=0.1)

方法二

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

label = ['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軸坐標標簽序列
  datas ：數據集，二維列表，要求列表每個元素的長度必須與labels的長度一致
  tick_step ：默認x軸刻度步長為1，通過tick_step可調整x軸刻度步長。
  group_gap : 柱子組與組之間的間隙，最好為正值，否則組與組之間重疊
  bar_gap ：每組柱子之間的空隙，默認為0，每組柱子緊挨，正值每組柱子之間有間隙，負值每組柱子之間重疊
  '''
  # x為每組柱子x軸的基準位置
  x = np.arange(len(labels)) * tick_step
  # group_num為數據的組數，即每組柱子的柱子個數
  group_num = len(datas)
  # group_width為每組柱子的總寬度，group_gap 為柱子組與組之間的間隙。
  group_width = tick_step - group_gap
  # bar_span為每組柱子之間在x軸上的距離，即柱子寬度和間隙的總和
  bar_span = group_width / group_num
  # bar_width為每個柱子的實際寬度
  bar_width = bar_span - bar_gap
  # 繪制柱子
  for index, y in enumerate(datas):
    plt.bar(x + index*bar_span, y, bar_width)
  plt.ylabel('Scores')
  plt.title('multi datasets')
  # ticks為新x軸刻度標簽位置，即每組柱子x軸上的中心位置
  ticks = x + (group_width - bar_span) / 2
  plt.xticks(ticks, labels)
  plt.show()

create_multi_bars(label, data[:3], bar_gap=0.1)

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