使用 matplotlib 以長條圖的形式繪製資料時，通常需要區分不同的資料群組。資料結構可能類似於以下內容：
data = {'Room A':
{'Shelf 1':
{'Milk': 10,
'Water': 20},
'Shelf 2':
{'Sugar': 5,
'Honey': 6}
},
'Room B':
{'Shelf 1':
{'Wheat': 4,
'Corn': 7},
'Shelf 2':
{'Chicken': 2,
'Cow': 1}
}
}所需的輸出（表示為圖像）為：
[顯示帶標籤的條形圖的圖像]
由於matplotlib 中沒有新增群組標籤的內建解決方案，因此可以自訂實作設計：
#!/usr/bin/env python
from matplotlib import pyplot as plt
def mk_groups(data):
try:
newdata = data.items()
except:
return
thisgroup = []
groups = []
for key, value in newdata:
newgroups = mk_groups(value)
if newgroups is None:
thisgroup.append((key, value))
else:
thisgroup.append((key, len(newgroups[-1])))
if groups:
groups = [g + n for n, g in zip(newgroups, groups)]
else:
groups = newgroups
return [thisgroup] + groups
def add_line(ax, xpos, ypos):
line = plt.Line2D([xpos, xpos], [ypos + .1, ypos],
transform=ax.transAxes, color='black')
line.set_clip_on(False)
ax.add_line(line)
def label_group_bar(ax, data):
groups = mk_groups(data)
xy = groups.pop()
x, y = zip(*xy)
ly = len(y)
xticks = range(1, ly + 1)
ax.bar(xticks, y, align='center')
ax.set_xticks(xticks)
ax.set_xticklabels(x)
ax.set_xlim(.5, ly + .5)
ax.yaxis.grid(True)
scale = 1. / ly
for pos in xrange(ly + 1): # change xrange to range for python3
add_line(ax, pos * scale, -.1)
ypos = -.2
while groups:
group = groups.pop()
pos = 0
for label, rpos in group:
lxpos = (pos + .5 * rpos) * scale
ax.text(lxpos, ypos, label, ha='center', transform=ax.transAxes)
add_line(ax, pos * scale, ypos)
pos += rpos
add_line(ax, pos * scale, ypos)
ypos -= .1
if __name__ == '__main__':
data = {'Room A':
{'Shelf 1':
{'Milk': 10,
'Water': 20},
'Shelf 2':
{'Sugar': 5,
'Honey': 6}
},
'Room B':
{'Shelf 1':
{'Wheat': 4,
'Corn': 7},
'Shelf 2':
{'Chicken': 2,
'Cow': 1}
}
}
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
label_group_bar(ax, data)
fig.subplots_adjust(bottom=0.3)
fig.savefig('label_group_bar_example.png')mk_groups 函數將資料轉換為適合建立圖表的格式。 add_line 負責在子圖的指定位置新增垂直線。 label_group_bar 函數產生下面帶有群組標籤的長條圖。
此實現的結果是帶有明確標記的組的條形圖：
[顯示帶有標記的組的條形圖的圖像]
以上是如何在 Matplotlib 長條圖新增群組標籤？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
