Python绘制带误差棒的柱状图渐变色填充含数据标注（进阶） |
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Python绘制带误差棒的柱状图渐变色填充含数据标注（进阶）
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往期python绘图合集: python绘制简单的折线图 python读取excel中数据并绘制多子图多组图在一张画布上 python绘制带误差棒的柱状图 python绘制多子图并单独显示 python读取excel数据并绘制多y轴图像 python绘制柱状图并美化|不同颜色填充柱子 文章目录 准备数据一、绘制图表二、使用步骤1.引入库2.完整代码 三、运行并修改 准备数据提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 本文主要介绍如何使用Python中的matplotlib库绘制带误差棒的特别漂亮的三组柱状图。每个柱子一种渐变颜色，全局字体为新罗马，字体为蓝色，坐标轴字号新罗马，并设置数据显示在柱子上方中央。 首先，我们需要准备需要绘制的数据。在这里，我们使用numpy模块生成一些随机数据。下面是示例代码： import numpy as np # set seed for reproducibility np.random.seed(12345) n_groups = 4 # generate data for group 1 means_1 = np.random.randint(50, 100, n_groups) stds_1 = np.random.randint(1, 5, n_groups) # generate data for group 2 means_2 = np.random.randint(30, 80, n_groups) stds_2 = np.random.randint(1, 5, n_groups) # generate data for group 3 means_3 = np.random.randint(10, 60, n_groups) stds_3 = np.random.randint(1, 5, n_groups)首先使用numpy.random.seed()函数设置了随机数生成器的种子，以便于复现结果。然后，我们使用numpy.random.randint()函数生成了每组的4个数据和对应误差棒。 一、绘制图表接下来就可以使用matplotlib库绘制带误差棒的三组柱状图 二、使用步骤使用plt.rcParams[‘font.family’]和plt.rcParams[‘font.size’]函数设置全局字体和字号为新罗马和16号。接下来，我们使用cm.coolwarm、cm.PiYG和cm.YlGn函数分别获取三组颜色渐变，并使用np.linspace()函数将它们划分为4个区间。然后，我们分别用colors1、colors2和colors3变量保存了三组颜色。 接着，设置了柱状图的相关属性，包括柱宽、透明度和误差棒参数。然后，我们使用plt.subplots()函数创建一个包含图表和轴对象的Figure对象，并指定了图片大小。在图表上，首先创建了每个组的x轴刻度值index，然后使用ax.bar()函数绘制每个组的柱状图，每组柱子颜色采用不同的颜色渐变方案，并设置误差棒。最后，添加了标签、标题和图例，并设置了坐标轴字号为字体和字号。 最后，我们定义了函数autolabel(), 并分别对三组柱形图调用该函数，以便在每个柱子的顶部中央显示数据标签。该函数通过调用ax.text()函数实现。 1.引入库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm 2.完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat May 13 13:08:36 2023 @author: ypzhao """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm # 设置全局字体和字号 font = {'family': 'Times New Roman', 'size': 18} plt.rc('font', **font) # 设置柱状图数据样本 n_groups = 4 means_1 = (90, 55, 40, 65) std_1 = (2, 3, 4, 1) means_2 = (85, 62, 54, 20) std_2 = (3, 5, 2, 3) means_3 = (70, 45, 55, 30) std_3 = (1, 2, 3, 4) # 准备颜色渐变 cmap = plt.get_cmap('coolwarm') colors_1 = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, n_groups)] cmap = plt.get_cmap('PiYG') colors_2 = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, n_groups)] cmap = plt.get_cmap('YlGn') colors_3 = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, n_groups)] # 绘制柱状图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5),dpi=600) index = np.arange(n_groups) bar_width = 0.25 opacity = 0.8 error_config = {'ecolor': '0.3'} rects1 = ax.bar(index, means_1, bar_width,capsize=3, alpha=opacity, color=colors_1, yerr=std_1, error_kw=error_config, label='pH1') rects2 = ax.bar(index + bar_width, means_2, bar_width,capsize=3, alpha=opacity, color=colors_2, yerr=std_2, error_kw=error_config, label='pH2') rects3 = ax.bar(index + 2*bar_width, means_3, bar_width,capsize=3, alpha=opacity, color=colors_3, yerr=std_3, error_kw=error_config, label='pH3') # 添加数据标签（显示在柱子上方中央） def autolabel(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() ax.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2., 1.05*height, '{:.0f}'.format(height), ha='center', va='bottom') autolabel(rects1) autolabel(rects2) autolabel(rects3) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) # 添加标签、标题和图例 ax.set_xlabel('Group',font) ax.set_ylabel('Scores',font) ax.set_title('pH by day and error bar') ax.set_xticks(index + bar_width) ax.set_xticklabels(('10', '20', '30', '40')) ax.legend(loc='best',ncol=3,frameon=False) # 设置坐标轴字号为新罗马 for tick in ax.xaxis.get_minor_ticks(): tick.label1.set_fontsize(16) tick.label1.set_fontname('Times New Roman') for tick in ax.yaxis.get_minor_ticks(): tick.label1.set_fontsize(16) tick.label1.set_fontname('Times New Roman') plt.tight_layout() plt.show() 三、运行并修改运行代码后，将会显示出带误差棒的三组柱状图，每个柱子一种渐变颜色，全局字体为新罗马，字体为蓝色，坐标轴字号新罗马，并且数据显示在柱子上方中央。 |
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