Python数据可视化利器Matplotlib，如何绘制横向柱形图 |
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Python数据可视化利器Matplotlib，如何绘制横向柱形图
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Python绘图库Matplotlib中，横向柱形图主要通过barh函数绘制得到，该函数的使用方法与常见的纵向的柱形图绘制函数bar的用法相似。 Axes.barh(y, width, height, left, align=‘center’, **kwargs) 或 matplotlib.pyplot.barh(y, width, height, left, align=‘center’, **kwargs) barh函数主要有四个参数： 参数y：柱体的纵坐标值 参数width：柱体的宽度值 参数height：柱体的高度值 参数left：柱体的左侧横坐标值 以上四个参数均可以是单个数字，也可以是一组数值。当参数为单个数字时，表示所有柱体的该项参数均相同，当为一组数值时，各柱体的该项参数与列表内数值一一对应。 这四个参数与柱体位置及形状关系示意图如下。 结果： ###绘制多个横向的图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) plt.rcdefaults() fig, ax = plt.subplots() # Example data people = ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim') y_pos = np.arange(len(people)) performance = 3 + 10 * np.random.rand(len(people)) performance2 = 3 + 10 * np.random.rand(len(people)) error = np.random.rand(len(people)) total_width, n = 0.8, 2 width = total_width / n y_pos=y_pos - (total_width - width) / 2 b=ax.barh(y_pos, performance, align='center', color='green', ecolor='black',height=0.2,label='a') #添加数据标签 for rect in b: w=rect.get_width() ax.text(w,rect.get_y()+rect.get_height()/2,'%f'%w,ha='left',va='center') b=ax.barh(y_pos+width, performance2, align='center', color='red', ecolor='black',height=0.2,label='b') #添加数据标签 for rect in b: w=rect.get_width() ax.text(w,rect.get_y()+rect.get_height()/2,'%f'%w,ha='left',va='center') ax.set_yticks(y_pos+width/2.0) ax.set_yticklabels(people) ax.invert_yaxis() # labels read top-to-bottom ax.set_xlabel('Performance') ax.set_title('How fast do you want to go today?') plt.legend() plt.show() print(y_pos+3) |
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