Hướng dẫn side by side barplot python - cạnh nhau của con trăn barplot

Đôi khi có thể là khó khăn để tìm ra chiều rộng thanh phù hợp. Tôi thường sử dụng np.diff này để tìm đúng kích thước.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = [5.5,6,7,8.5,8.9]
#Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3


fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
# matplotlib 3.0 you have to use align
ax.bar[indices-width,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin',align='edge']
ax.bar[indices,menMeans,width,color='r',label='Ymax',align='edge']


ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]
# matplotlib 2.0 [you could avoid using align]
# ax.bar[indices-width,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
# ax.bar[indices,menMeans,width,color='r',label='Ymax']

Đây là kết quả:

Điều gì sẽ xảy ra nếu các chỉ số của tôi trên trục X của tôi là các giá trị danh nghĩa như tên:

#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = range[len[womenMeans]]
names = ['Asian','European','North Amercian','African','Austrailian','Martian']
# Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3.

fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.bar[indices-width/2.,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
ax.bar[indices+width/2.,menMeans,width,color='r',label='Ymax']
#tiks = ax.get_xticks[].tolist[]
ax.axes.set_xticklabels[names]
ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]

Hiển thị đồ thị ..Matplotlib multiple bar chart in python. Here we will cover different examples related to the multiple bar chart using matplotlib. And we will also cover the following topics:

• Biểu đồ đa thanh matplotlib
• Ví dụ biểu đồ nhiều thanh matplotlib
• Matplotlib nhiều biểu đồ thanh bên cạnh
• Biểu đồ thanh ngang nhiều matplotlib
• Matplotlib mutiple Bar Biểu đồ
• Biểu đồ thanh matplotlib nhiều cột
• Biểu đồ thanh matplotlib nhiều màu
• Lớp phủ hai thanh matplotlib
• Biểu đồ thanh nhiều xếp chồng
• Biểu đồ thanh matplotlib nhiều nhóm
• Nhãn biểu đồ nhiều thanh matplotlib
• Tiêu đề biểu đồ nhiều thanh matplotlib

Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có chuyên môn trong việc làm việc với các thư viện khác nhau trên tkinter, pandas, numpy, rùa, django, matplotlib, tenorflow, scipy, scikit-learn, v.v. Ở các quốc gia như Hoa Kỳ, Canada, Vương quốc Anh, Úc, New Zealand, v.v. Hãy xem hồ sơ của tôi.how to plot multi bar charts in matplotlib in Python. Before starting the topic, firstly we have to understand what does multi bar chart means:

Làm thế nào để bạn vẽ một biểu đồ thanh cạnh cạnh nhau trong Python? means Multiple Bar Chart. It is also known as Grouped Bar Chart.

Bằng cách sử dụng phương thức plt.subplot [], chúng tôi tạo hai ô phụ cạnh nhau. plt. Phương thức thanh [] được sử dụng để tạo nhiều biểu đồ biểu đồ thanh.

Làm thế nào để bạn vẽ 3 cột trong Python?

• Để vẽ nhiều cột dữ liệu trong khung đơn, chúng tôi chỉ cần chuyển danh sách các cột cho đối số y của hàm âm mưu .. Import the libraries which is required to plot multi bar chart graphs and data visualization pyplot and also import other libraries which are required for data creation and manipulation numpy and pandas.
• Nhập mô -đun .. Define the data coordinates values of the x-axis and y-axis used for plotting.
• Tạo hoặc tải dữ liệu .. By using the bar[] method of the matplotlib library we can draw multiple bar charts.
• Chuyển đổi sang DataFrame .. By using the show[] method users can generate a plot on their screen.

Sử dụng phương thức Plot [], chỉ định một cột duy nhất dọc theo trục x và nhiều cột dưới dạng một mảng dọc theo trục y ..

matplotlib.pyplot.bar[x, height, width=None, bottom=None, align='center', data=None, **kwargs]

Hiển thị đồ thị ..

• Làm thế nào để bạn vẽ nhiều Barplots trong Python? specify the x-coordinates of the bars.
• Nhập các thư viện gấu trúc, matplotlib và numpy .. y-coordinates specify the height of the bars.
• Đặt kích thước hình và điều chỉnh phần đệm giữa và xung quanh các ô phụ .. specify the width of the bars.
• Tạo một mảng cho vị trí của thanh ngang .. specify the y coordinates of the bases of the bars.
• Khởi tạo một chiều rộng biến cho chiều rộng của thanh .. alignment of the bars.

Ví dụ biểu đồ nhiều thanh matplotlib

Tạo một lô thanh ngang .. the concept more clearly:

Đặt tick-trục y và nhãn đánh dấu với một số giới hạn ..

# Import Library

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# Define Data

team = ['Team 1','Team 2','Team 3','Team 4','Team 5']
female = [5, 10, 15, 20, 25]
male = [15, 20, 30, 16, 13]

x_axis = np.arange[len[team]]

# Multi bar Chart

plt.bar[x_axis -0.2, female, width=0.4, label = 'Female']
plt.bar[x_axis +0.2, male, width=0.4, label = 'Male']

# Xticks

plt.xticks[x_axis, team]

# Add legend

plt.legend[]

# Display

plt.show[]

• Làm thế nào để bạn tạo một biểu đồ thanh đôi trên gấu trúc?numpy and matplotlib.pyplot.
• Chúng ta có thể vẽ các thanh này với các cạnh chồng chéo hoặc trên cùng một trục. Các cách khác nhau để vẽ đồ thị thanh trong cùng một biểu đồ đang sử dụng matplotlib và gấu trúc được thảo luận dưới đây ..
• Truyền dữ liệu để vẽ []. method is used to create a range of values.
• Đồ thị lô..plt.bar[] function is used to plot multiple bar charts.
• Trong hướng dẫn này & NBSP; Ở đây chúng tôi sẽ bao gồm các ví dụ khác nhau liên quan đến biểu đồ nhiều thanh sử dụng & nbsp; matplotlib. Và chúng tôi cũng sẽ đề cập đến các chủ đề sau:shift bars -0.2 and 0.2 units from the x-axis to avoid overlapping.
• Trong phần này, chúng ta tìm hiểu về cách vẽ các biểu đồ đa thanh trong matplotlib trong Python. Trước khi bắt đầu chủ đề, trước hết chúng ta phải hiểu biểu đồ đa thanh có nghĩa là gì:width of the bars to 0.4.

plt.bar[]

Ví dụ #2

# Import Library

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# Define Data

team = ['Team 1','Team 2','Team 3']
Python = [5, 10, 15]
Java = [15, 20, 30]
Php = [ 5, 9, 12]

x_axis = np.arange[len[team]]

# Multi bar Chart

plt.bar[x_axis +0.20, Python, width=0.2, label = 'Python']
plt.bar[x_axis +0.20*2, Java, width=0.2, label = 'Java']
plt.bar[x_axis +0.20*3, Php, width=0.2, label = 'Php']

# Xticks

plt.xticks[x_axis,team]

# Add legend

plt.legend[]

# Display

plt.show[]

• Trong ví dụ trên, chúng tôi nhập các thư viện cần thiết như Numpy, Pyplot.numpy, pyplot.
• Sau đó, chúng tôi xác định dữ liệu để vẽ đồ thị.
• Sau này, chúng tôi sử dụng phương pháp numpy arange [] để có độ dài của trục x.arange[] method of numpy to get the length of the x-axis.
• Phương thức plt.bar [] được sử dụng để vẽ nhiều biểu đồ biểu đồ thanh. method is used to plot multiple bar chart graphs.
• Hàm plt.xticks [] Xác định X Ticks và plt.legend [] Phương thức được sử dụng để thêm Legend. function defines x ticks and plt.legend[] method is used to add legend.

"Nhiều biểu đồ thanh"

ĐỌC: Truyền thuyết biểu đồ phân tán Matplotlib

Matplotlib nhiều biểu đồ thanh bên cạnh

Ở đây chúng tôi sẽ vẽ nhiều biểu đồ thanh cạnh nhau. Đối với âm mưu cạnh nhau, chúng ta phải vẽ các ô phụ.

Hãy cùng xem một ví dụ về nhiều biểu đồ thanh cạnh nhau:

# Import Library

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# Define Data

x1 = [2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5]
y1 = [3, 6, 9, 12, 15, 18]

x2 = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
y2 = [2.6, 9.5, 14, 12, 8.3, 12]

r = np.arange[6]
width = 0.4

# Draw first subplot

plt.subplot[1, 2, 1]
plt.bar[r, x1, width=width]
plt.bar[r + width, y1, width=width]

# Draw second subplot

plt.subplot[1, 2, 2]
plt.bar[r, x2, width=width]
plt.bar[r + width, y2, width=width]

# Display

plt.show[]

• Trong ví dụ trên, chúng tôi nhập thư viện Numpy và matplotlib.pyplot.numpy and matplotlib.pyplot library.
• Sau này, chúng tôi xác định dữ liệu được sử dụng để vẽ đồ thị.
• Sau đó, chúng tôi sử dụng hàm np.arange [] để tạo ra một loạt các giá trị.np.arange[] function to create a range of values.
• Bằng cách sử dụng phương thức plt.subplot [], chúng tôi tạo hai ô phụ cạnh nhau.plt.subplot[] method we create two subplots side by side.
• Phương thức plt.bar [] được sử dụng để tạo nhiều biểu đồ biểu đồ thanh. method is used to create multiple bar chart graphs.

“Nhiều biểu đồ thanh bên cạnh nhau”

Đọc: Kích thước phông chữ tiêu đề matplotlib

Biểu đồ thanh ngang nhiều matplotlib

Ở đây chúng ta sẽ tìm hiểu làm thế nào chúng ta có thể vẽ các biểu đồ thanh được nhóm hoặc chúng ta có thể nói rằng nhiều biểu đồ thanh theo hướng ngang.

Đầu tiên, chúng ta phải biết cú pháp để tạo biểu đồ thanh ngang:

matplotlib.pyplot.barh[y, width, height=0.8, left=none, align='center', **kwargs]

Các tham số được sử dụng được mô tả dưới đây:

• Y: Chỉ định tọa độ của các thanh Y. specify coordinates of the y bars.
• Chiều rộng: Chỉ định chiều rộng của các thanh. specify the width of the bars.
• Chiều cao: Chỉ định chiều cao của các thanh.specify the height of the bars.
• Trái: Chỉ định tọa độ X của các cạnh bên trái của các thanh. specify the x coordinates of the left sides of the bars.
• Căn chỉnh: Căn chỉnh cơ sở với tọa độ y. alignment of the base to the y coordinates.

Hãy để một cái nhìn vào một ví dụ trong đó chúng ta vẽ nhiều biểu đồ thanh ngang:

# Import Library

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Define Data

data = {'Girls': [15, 20, 25, 30, 35],
        'Boys': [25, 30, 28, 19, 40] }
df = pd.DataFrame[data,columns=['Girls','Boys'], index = ['Team-1','Team-2','Team-3','Team-4','Team-5']]

# Multiple horizontal bar chart

df.plot.barh[]

# Display

plt.show[]

• Trong ví dụ trên, chúng tôi xác định dữ liệu bằng cách sử dụng Pandas DataFrame.define data by using Pandas DataFrame.
• Sau đó, chúng tôi sử dụng phương thức lô.barh [] để vẽ nhiều biểu đồ thanh ngang.plot.barh[] method to draw multiple horizontal bar charts.
• Phương thức plt.Show [] được sử dụng để trực quan hóa biểu đồ trên màn hình người dùng. method is used to visualize the plot on the user’s screen.

Biểu đồ nhiều thanh ngang ngang

Đọc: Kích thước hình mặc định của matplotlib

Matplotlib nhiều biểu đồ thanh Biểu đồ

Ở đây chúng ta sẽ học cách vẽ nhiều biểu đồ thanh bằng cách sử dụng gấu trúc DataFrame.

Hãy để xem một ví dụ:

# Import Library

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Define Data

data = {'Girls': [15, 20, 25, 30, 35],
        'Boys': [25, 30, 28, 19, 40] }
df = pd.DataFrame[data,columns=['Girls','Boys'], index = ['MCA','BCA','MCOM','BCOM','BA']]

# Multiple bar chart

df.plot.bar[]

# Display

plt.show[]

• Trong ví dụ trên, chúng tôi nhập các thư viện quan trọng như gấu trúc và pyplot.pandas and pyplot.
• Tiếp theo, chúng tôi xác định dữ liệu bằng cách sử dụng gấu trúc DataFrame.DataFrame.
• Phương thức Plot.bar [] được sử dụng để tạo nhiều biểu đồ thanh.method is used to create multiple bar charts.

Biểu đồ nhiều thanh sử dụng gấu trúc

Đọc: Matplotlib Savefig hình ảnh trống

Biểu đồ thanh matplotlib nhiều cột

Ở đây chúng tôi đang làm để tìm hiểu làm thế nào chúng ta có thể vẽ biểu đồ thanh có nhiều cột. Chúng tôi sử dụng phương thức lô [] để vẽ biểu đồ thanh và xác định nhiều cột, chúng tôi sử dụng đối tượng DataFrame.plot[] method to draw a bar chart and to define multiple columns, we use the DataFrame object.

Example:

Ở đây chúng tôi sẽ tạo ra nhiều biểu đồ thanh bằng cách sử dụng đối tượng DataFrame của gấu trúc. Chúng tôi tạo biểu đồ thanh có 5 cột.DataFrame object of Pandas. We create a bar chart having 5 multiple columns.

# Import Library

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

# Define Data

data=[["A",40, 36, 38, 35, 40],
      ["B",39, 37, 33, 38, 32],
      ["C",28, 30, 33, 39, 24],
      ["D",40, 40, 35, 29, 35],
      ["E", 28, 25, 16, 27, 30]
     ]
# Plot multiple columns bar chart

df=pd.DataFrame[data,columns=["Name","English","Hindi","Maths", "Science", "Computer"]]

df.plot[x="Name", y=["English","Hindi","Maths", "Science", "Computer"], kind="bar",figsize=[9,8]]

# Show

plt.show[]

• Trong ví dụ trên, chúng tôi nhập các thư viện gấu trúc và pyplot.pandas and pyplot libraries.
• Sau này, chúng tôi xác định dữ liệu và tạo DataFrame.data and create DataFrame.
• Sau đó, chúng tôi sử dụng hàm lô [] để vẽ một biểu đồ với 5 cột. Ở đây chúng tôi vượt qua loại như một tham số để đề cập đến cốt truyện là của Bartype.plot[] function to draw bar a chart with 5 multiple columns. Here we pass kind as a parameter to mention plot is of bar type.

Biểu đồ thanh thanh với 5 cột

Đọc: Matplotlib lưu dưới dạng PNG

Biểu đồ thanh matplotlib nhiều màu

Ở đây chúng tôi sẽ tạo biểu đồ thanh được nhóm với các màu khác nhau của các thanh.

Để thay đổi màu sắc của thanh, chúng ta phải vượt qua màu như một tham số và vượt qua danh sách các màu khác nhau là giá trị.color as a parameter and pass the list of different colors as values.

Cú pháp để thay đổi màu được đưa ra dưới đây:

#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = range[len[womenMeans]]
names = ['Asian','European','North Amercian','African','Austrailian','Martian']
# Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3.

fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.bar[indices-width/2.,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
ax.bar[indices+width/2.,menMeans,width,color='r',label='Ymax']
#tiks = ax.get_xticks[].tolist[]
ax.axes.set_xticklabels[names]
ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]

0

Ở đây tham số màu được sử dụng để đặt màu của các thanh theo lựa chọn của chúng tôi.color parameter is used to set the colors of bars according to our choice.

Hãy cùng xem một số ví dụ:

Example:

#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = range[len[womenMeans]]
names = ['Asian','European','North Amercian','African','Austrailian','Martian']
# Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3.

fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.bar[indices-width/2.,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
ax.bar[indices+width/2.,menMeans,width,color='r',label='Ymax']
#tiks = ax.get_xticks[].tolist[]
ax.axes.set_xticklabels[names]
ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]

1

Trong ví dụ trên, chúng tôi tạo một danh sách các màu và chuyển nó đến tham số màu của phương thức lô [], để chúng tôi có thể đặt màu của các thanh theo lựa chọn của chúng tôi.list of colors and pass it to the color parameter of the plot[] method, so that we can set the colors of the bars according to our choice.

Lô đất [loại = thanh, color = my_color]

Example:

#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = range[len[womenMeans]]
names = ['Asian','European','North Amercian','African','Austrailian','Martian']
# Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3.

fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.bar[indices-width/2.,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
ax.bar[indices+width/2.,menMeans,width,color='r',label='Ymax']
#tiks = ax.get_xticks[].tolist[]
ax.axes.set_xticklabels[names]
ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]

2

Trong ví dụ trên, chúng tôi sử dụng hai phương thức plt.bar [] để tạo nhiều thanh và cho mỗi hàm, chúng tôi chuyển một tham số màu để đặt giá trị của các thanh theo lựa chọn của chúng tôi.plt.bar[] method to create multiple bars and to each function, we pass a color parameter to set the value of bars according to our choice.

plt.bar [color = none]

Đọc: Nhãn biểu đồ thanh matplotlib

Lớp phủ hai thanh matplotlib

Ở đây chúng ta sẽ tìm hiểu làm thế nào chúng ta có thể phủ một thanh bên trong một thanh khác của biểu đồ thanh.

Hãy cùng xem một ví dụ về biểu đồ thanh hai thanh:

#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = range[len[womenMeans]]
names = ['Asian','European','North Amercian','African','Austrailian','Martian']
# Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3.

fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.bar[indices-width/2.,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
ax.bar[indices+width/2.,menMeans,width,color='r',label='Ymax']
#tiks = ax.get_xticks[].tolist[]
ax.axes.set_xticklabels[names]
ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]

3

• Trong ví dụ trên, chúng tôi nhập các thư viện Numpy và Matplotlib.numpy and matplotlib libraries.
• Sau này, chúng tôi xác định dữ liệu được sử dụng để vẽ nhiều biểu đồ thanh.
• Sau đó, chúng tôi tạo một hình và cũng sử dụng phương thức add_figure [] để tạo các ô con.figure and also use the add_figure[] method to create subplots.
• Phương thức Ax.bar [] được sử dụng để tạo nhiều biểu đồ thanh trong đó một thanh phủ lên một thanh khác. Ở đây chúng tôi chia chiều rộng của thanh nằm trong một thanh khác. method is used to create multiple bar charts in which one bar overlays another bar. Here we divide the width of the bar which resides inside another bar.

"Lớp phủ hai biểu đồ thanh

Đọc: Thanh lỗi âm mưu matplotlib

Biểu đồ thanh nhiều xếp chồng

Ở đây chúng ta sẽ tìm hiểu làm thế nào chúng ta có thể tạo ra các biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau. Thứ nhất, chúng tôi đã hiểu biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau có nghĩa là gì:

Biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau là một biểu đồ được sử dụng để so sánh các phần của toàn bộ. Khi chúng ta có nhiều bộ dữ liệu trong một danh mục duy nhất, chúng ta có thể vẽ thanh cho từng bộ dữ liệu và đặt các dữ liệu trên cái khác. Phạm tội nàyStacked Bar Chart is a graph that is used to compare parts of whole. When we have multiple sets of data in a single category we can drawbar for each set of data and place that bars one above the another. “

Hãy để một cái nhìn vào một ví dụ:

#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = range[len[womenMeans]]
names = ['Asian','European','North Amercian','African','Austrailian','Martian']
# Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3.

fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.bar[indices-width/2.,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
ax.bar[indices+width/2.,menMeans,width,color='r',label='Ymax']
#tiks = ax.get_xticks[].tolist[]
ax.axes.set_xticklabels[names]
ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]

4

• Trong ví dụ trên, chúng tôi xác định dữ liệu bằng DataFrame.
• Sau đó, chúng tôi vẽ một biểu đồ nhiều thanh xếp chồng lên bằng cách đề cập đến các điểm dữ liệu theo cách mà nó tạo ra các thanh xếp chồng lên nhau.

“Được xếp chồng lên nhiều biểu đồ thanh”

Đọc: matplotlib xoay nhãn tích tắc

Biểu đồ thanh matplotlib nhiều nhóm

Ở đây chúng tôi sẽ tạo ra một biểu đồ thanh có nhiều nhóm. Nhiều nhóm và nhiều cột có nghĩa giống nhau.

Hãy cùng xem một ví dụ trong đó chúng tôi vẽ một biểu đồ thanh với nhiều nhóm.

Ở đây chúng tôi tạo ra một biểu đồ thanh với 6 nhóm.

#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = range[len[womenMeans]]
names = ['Asian','European','North Amercian','African','Austrailian','Martian']
# Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3.

fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.bar[indices-width/2.,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
ax.bar[indices+width/2.,menMeans,width,color='r',label='Ymax']
#tiks = ax.get_xticks[].tolist[]
ax.axes.set_xticklabels[names]
ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]

5

• Trong ví dụ trên, chúng tôi nhập các thư viện gấu trúc và matplotlib.pyplot.pandas and matplotlib.pyplot libraries.
• Tiếp theo, chúng tôi tạo DataFrame.DataFrame.
• Sau đó, chúng tôi vẽ biểu đồ thanh với 6 nhóm bằng cách sử dụng phương thức Plot [].6 multiple groups by using plot[] method.

“Nhiều nhóm biểu đồ thanh

Đọc: Điểm đánh dấu phân tán matplotlib

Nhãn biểu đồ nhiều thanh matplotlib

Ở đây chúng ta sẽ tìm hiểu làm thế nào chúng ta có thể thêm nhãn vào nhiều biểu đồ thanh.

Cú pháp để thêm nhãn:

#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = range[len[womenMeans]]
names = ['Asian','European','North Amercian','African','Austrailian','Martian']
# Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3.

fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.bar[indices-width/2.,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
ax.bar[indices+width/2.,menMeans,width,color='r',label='Ymax']
#tiks = ax.get_xticks[].tolist[]
ax.axes.set_xticklabels[names]
ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]

6

Example:

#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = range[len[womenMeans]]
names = ['Asian','European','North Amercian','African','Austrailian','Martian']
# Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3.

fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.bar[indices-width/2.,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
ax.bar[indices+width/2.,menMeans,width,color='r',label='Ymax']
#tiks = ax.get_xticks[].tolist[]
ax.axes.set_xticklabels[names]
ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]

7

• Trong ví dụ trên, chúng tôi xác định các nhãn ở trục x và trục y bằng cách sử dụng plt.xlabel [] và plt.ylabel [] tương ứng.labels at the x-axis and y-axis by using plt.xlabel[] and plt.ylabel[] respectively.
• Để tạo nhiều biểu đồ thanh, chúng tôi sử dụng phương thức plt.bar [].plt.bar[] method.

Biểu đồ nhiều thanh với nhãn

Đọc: Đường đứt nét của Matplotlib

Tiêu đề biểu đồ nhiều thanh matplotlib

Ở đây chúng tôi sẽ tạo ra nhiều biểu đồ thanh với một tiêu đề. Để thêm một tiêu đề, chúng tôi sử dụng hàm Tiêu đề [].title[] function.

Cú pháp để thêm một tiêu đề được đưa ra dưới đây:

#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = range[len[womenMeans]]
names = ['Asian','European','North Amercian','African','Austrailian','Martian']
# Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3.

fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.bar[indices-width/2.,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
ax.bar[indices+width/2.,menMeans,width,color='r',label='Ymax']
#tiks = ax.get_xticks[].tolist[]
ax.axes.set_xticklabels[names]
ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]

8

Example:

#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# The data
womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25]
menMeans = [20, 35, 30, 35, 27]
indices = range[len[womenMeans]]
names = ['Asian','European','North Amercian','African','Austrailian','Martian']
# Calculate optimal width
width = np.min[np.diff[indices]]/3.

fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.bar[indices-width/2.,womenMeans,width,color='b',label='-Ymin']
ax.bar[indices+width/2.,menMeans,width,color='r',label='Ymax']
#tiks = ax.get_xticks[].tolist[]
ax.axes.set_xticklabels[names]
ax.set_xlabel['Test histogram']
plt.show[]

9

Trong ví dụ trên, chúng tôi sử dụng phương thức plt.title [] để thêm tiêu đề vào nhiều biểu đồ thanh.plt.title[] method to add a title to multiple bar charts.

“Nhiều biểu đồ thanh với tiêu đề”

Bạn cũng có thể muốn đọc các hướng dẫn sau đây về matplotlib.

• Matplotlib Plot_date
• Màu sắc phân tán matplotlib
• Matplotlib subplots_adjust
• Phạm vi trục đặt matplotlib
• Lô thời gian matplotlib
• Biểu đồ thanh âm mưu matplotlib

Trong hướng dẫn Python này, chúng tôi đã thảo luận về & nbsp; Đây là những chủ đề sau đây mà chúng tôi đã thảo luận trong hướng dẫn này.“Matplotlib multiple bar chart” and we have also covered some examples related to it. These are the following topics that we have discussed in this tutorial.

• Biểu đồ đa thanh matplotlib
• Ví dụ biểu đồ nhiều thanh matplotlib
• Matplotlib nhiều biểu đồ thanh bên cạnh
• Biểu đồ thanh ngang nhiều matplotlib
• Matplotlib mutiple Bar Biểu đồ
• Biểu đồ thanh matplotlib nhiều cột
• Biểu đồ thanh matplotlib nhiều màu
• Lớp phủ hai thanh matplotlib
• Biểu đồ thanh nhiều xếp chồng
• Biểu đồ thanh matplotlib nhiều nhóm
• Nhãn biểu đồ nhiều thanh matplotlib
• Tiêu đề biểu đồ nhiều thanh matplotlib

Ở đây chúng tôi sẽ tạo ra nhiều biểu đồ thanh với một tiêu đề. Để thêm một tiêu đề, chúng tôi sử dụng hàm Tiêu đề [].

Làm thế nào để bạn vẽ một biểu đồ thanh cạnh cạnh nhau trong Python?

Làm thế nào để bạn vẽ nhiều Barplots trong Python?

Chuyển đổi sang DataFrame ..

Làm thế nào để bạn tạo một biểu đồ thanh đôi trên gấu trúc?