首页 > 解决方案 > 如何在刻度之间对齐条形图中的条形(matplotlib)?

问题描述

我需要将图中的条形对齐,使其在 matplotlib 中的 x 轴刻度线之间居中。我尝试使用align='edge'将条形移向刻度边缘的选项,但不会在刻度之间对齐它,我也不愿意加宽条形以使条形之间没有空白。

我有以下表格的数据:

import matplotlib.pyplot as plt    
import numpy as np    
data = np.asarray([['7 Jan.',  60000],
                   ['14 Jan.', 37000],
                   ['21 Jan.', 32000]])

我想用它制作一个条形图:

x = data[:, 0]
y = data[:, 1].astype(np.int)
plt.bar(x, y, width=0.7, color='#A90000')
plt.show()

产生:

在此处输入图像描述

此外,还有本教程似乎解决了这个问题,但我无法编写我的代码。任何帮助表示赞赏。

标签: pythonmatplotlib

解决方案


您正在绘制分类数据。那是一些字符串,例如["Apple", "Banana", "Cherry"]. 现在,如果您想在类别之间设置条形,则不清楚那将是什么单位。"Apple"和中间是什么"Banana"?也许"Aubergine"?但一个人无法知道。

所以最好放弃分类情节。现在您当然可以将类别映射到数字。所以第一个类别对应于0,第二个对应于1等。然后很容易将条形放置在两者之间,在0.5, 1.5, ...

import matplotlib.pyplot as plt    
import numpy as np    
data = np.asarray([['7 Jan.',  60000],
                   ['14 Jan.', 37000],
                   ['21 Jan.', 32000]])

cats = data[:, 0]
x = np.arange(len(cats)) + 0.5
y = data[:, 1].astype(np.int)

plt.bar(x, y, width=0.7, color='#A90000')
plt.xticks(x-0.5, cats)
plt.show()

在此处输入图像描述

不知何故,情节看起来好像缺少最后一个标签,但您的列表中根本不存在该标签。如果需要,您当然可以手动添加它。

另一种方法是使用实​​际日期。由于您的类别实际上对应于应该可能的日期。

from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt    
import numpy as np    
data = np.asarray([['7 Jan.',  60000],
                   ['14 Jan.', 37000],
                   ['21 Jan.', 32000]])

# convert categories to dates
xt = [datetime.strptime(d, "%d %b.") for d in data[:, 0]]
# assume all dates are equally spaced
dt = (xt[1] - xt[0])/2
# get bar positions by adding half the interval to each date
x = [tp + dt for tp in xt]

y = data[:, 1].astype(np.int)

plt.bar(x, y, width=(0.7*2*dt).days, color='#A90000')
plt.xticks(xt, data[:, 0])
plt.show()

生成的图在视觉上与上面完全相同,但是,x 轴现在以日期时间为单位。这允许使用代码和格式化程序,而不是手动放置刻度和标签。

import numpy as np
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt  
import matplotlib.dates as mdates


data = np.asarray([['7 Jan.',  60000],
                   ['14 Jan.', 37000],
                   ['21 Jan.', 32000]])

# convert categories to dates
xt = [datetime.strptime(d, "%d %b.") for d in data[:, 0]]
# assume all dates are equally spaced
dt = (xt[1] - xt[0])/2
# get bar positions by adding half the interval to each date
x = [tp + dt for tp in xt]

y = data[:, 1].astype(np.int)

plt.bar(x, y, width=(0.7*2*dt).days, color='#A90000')
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.WeekdayLocator(mdates.SU, interval=1))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%d %b %Y"))
plt.show()

在此处输入图像描述

现在标签对应于可以以所需方式格式化的实际日期。您会注意到这里的日期是从 1900 年开始的,因此我们需要在每个星期日显示标签(因为 1900 年 1 月 7 日是星期日)。您可能希望将实际年份添加到您的数据中,以使该图正确。


推荐阅读