基于matplotlib的双Batch带标签bar图生成函数
【代码实现】
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def barchart_ax_2Batch(title, xlabel,ylabel, batch1_name,batch2_name, x_text,batch1,batch2, background_color,Batch1_color,Batch2_color): plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体以解决中文乱码 x = np.arange(len(x_text)) width = 0.35 fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x - width/2, batch1, width, label = batch1_name, color = Batch1_color) #- width/2右移一半宽度 rects2 = ax.bar(x + width/2, batch2, width, label = batch2_name, color = Batch2_color) #+ width/2左移一半宽度 否则两图会重合 ax.patch.set_facecolor(background_color) #设置背景色 # 设置各种标签名称的数据来源 ax.set_title(title) #添加标题 ax.set_xlabel(xlabel) #添加横轴标题（标签） ax.set_ylabel(ylabel) #添加纵轴标题（标签） ax.set_xticks(x) #以列表x中的内容为所作图横轴刻度 ax.set_xticklabels(x_text) #添加横轴数据/文本 ax.legend() #添加图例 #为Batch1添加数据标签 for rect in rects1: 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') #为Batch2添加数据标签 for rect in rects2: height = rect.get_height() ax.annotate('{}'.format(height), xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height), xytext=(0,3), textcoords="offset points", ha='center', va='bottom') plt.grid(linestyle = "dotted",color = "r") #添加网格线 fig.tight_layout() plt.show()
【调用实例】
新手调用时，请尽量按照两部走的原则：
- 1.先定义各种待传入函数接口的数据，
- 2.调用函数。
参数很多时不要把所有参数的取值都写到调用函数处，这样将降低可读性。
#定义各种名称 title = '期末平均考成绩比较图' xlabel = '科目' ylabel = '得分' batch1_name = '高2020-07班' batch2_name = '高2020-09班' #定义数据值 x_text = ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学' ,'生物'] batch1 = [87, 118, 101, 106, 76, 71] batch2 = [112, 97, 116, 99, 89, 83] #定义颜色 background_color = "lightskyblue" Batch1_color = "red" Batch2_color = "blue" #最后调用函数以绘图 barchart_ax_2Batch(title, xlabel,ylabel, batch1_name,batch2_name, x_text,batch1,batch2, background_color,Batch1_color,Batch2_color)
生成图片效果如下：
内容仅供参考，如需使用请指明出处。
202012.29.更新/回复
【事项记录】：有同学留言，说想要绘制百分比标签的。其实这不难。可以如下思路操作：
- 1.输入数据前先表列表中的数据标准化，即处理成百分数的一百倍。比如百分之97.15%则处理成97.15
- 2.对函数中格式化操作稍微更改。
还是用上面的数据举个栗子吧，假设我们想得到两个班同学各科成绩占满分的占比。
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns def bar_2batch( x_labels,y1,y2, title=None,xtitle=None,ytitle=None, legend1=None,legend2=None, background_color="#ffffff",Batch1_color="#5B9BD5",Batch2_color="#ED7D31"): plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] pylab.rcParams['figure.figsize'] = (7.0, 4.0) x = np.arange(len(x_labels)) width = 0.25 fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x - width/2, y1, width, label = legend1, color = Batch1_color) rects2 = ax.bar(x + width/2, y2, width, label = legend2, color = Batch2_color) ax.patch.set_facecolor(background_color) ax.set_title(title) ax.set_xlabel(xtitle) ax.set_ylabel(ytitle) ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x_labels) if (legend1 is not None) or (legend1 is not None): ax.legend() def add_dlb(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() ax.annotate('{0:.2f}%'.format(height), xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),xytext=(0,3), textcoords="offset >points", ha='center', va='bottom') add_dlb(rects1) add_dlb(rects2) plt.grid(linestyle = "-",color = "#DBDBDB") fig.tight_layout() plt.show() # 定义各种名称 title = '两班学生各科目成绩满分比' xtitle = '科目' ytitle = '得分' legend1 = '高2020-07班' legend2 = '高2020-09班' # 定义数据值 x_labels = ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学' ,'生物'] y1 = [87/150*100, 118/150*100, 101/150*100, 96/100*100, 76/100*100, 71/100*100] y2 = [112/150*100, 97/150*100, 116/150*100, 99/100*100, 89/100*100, 83/100*100] # 最后调用函数以绘图 bar_2batch(x_labels,y1,y2,title=title,legend1=legend1,legend2=legend2)
效果如图所示：
由于定义了默认参数，当不需要要标题等参数的时候，你甚至也可以只给出数据。比如：
bar_2batch(x_labels,y1,y2)
其运行结果为：
20201230 更新日志
顺便补充一点，如果绘制单Batch的，又想使用seaborn主题，还想在jupyter中改变尺寸大小，好。那么一下这个内容适合你。当然多Batch只要将之前的代码同理稍作修改就好了。
直接给出代码吧：
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid") def bar_1batch( x_labels,y1,title=None,xtitle=None,ytitle=None,legend1=None,Batch1_color="#5B9BD5"): plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体以解决中文乱码 x = np.arange(len(x_labels)) width = 0.75 fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x - width/2, y1, width, label = legend1, color = Batch1_color) if legend1 != None: ax.legend() #添加图例 ax.set_title(title) #添加标题 ax.set_xlabel(xtitle) #添加横轴标题（标签） ax.set_ylabel(ytitle) #添加纵轴标题（标签） ax.set_xticks(x) #以列表x中的内容为所作图横轴刻度 ax.set_xticklabels(x_labels) #添加横轴数据/文本 pylab.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 5.0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def add_dlb(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() ax.annotate('{}'.format(height), xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),xytext=(0,3), textcoords="offset points", ha='center', va='bottom') add_dlb(rects1) plt.grid(linestyle = "-",color = "#DBDBDB") fig.tight_layout() plt.show() # 定义数据 n=36 x_labels = [str(i) for i in range(n)] y1 = np.random.randint(10,90,size=(1,n),dtype=int)[0] #最后调用写好的函数绘图 bar_1batch(x_labels,y1)
在jupyter中运行结果如下图所示：
这样就控制图像的大小让我们看起来更“爽”。
