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。
- 為了防止柱子重疊，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。
- 為了使刻度標簽居中，需要調整x軸刻度標簽的位置。
由上述可知，多組數據并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、四組數據的并列柱狀圖。
使用方法一、方法二演示通用多組并列柱狀圖的創(chuàng)建方法。
兩組數據、三組數據、四組數據的并列柱狀圖
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()
通用多組并列柱狀圖的簡便創(chuàng)建方法
上面的示例比較簡易，有一些問題沒有考慮。為了便于重復使用，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。
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，隨后的柱子依次遞增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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