matplotlib - 在水平 matplotlib 直方图上显示 x 轴值

Question

我想使用 matplotlib 来显示类似于下面的水平直方图：

下面的代码适用于垂直直方图：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A':['Male'] * 10 + ['Female'] * 5})
plt.hist(df['A'])
plt.show()

该orientation='horizontal'参数使条形变为水平，但破坏了水平比例。

plt.hist(df['A'],orientation='horizontal')

以下工作，但感觉像很多工作。有没有更好的办法？

fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.set_xticks([0,5,10])
ax.set_xticklabels([0,5,10])
ax.set_yticks([0,1])
ax.set_yticklabels(['Male','Female'])
df['A'].hist(ax=ax,orientation='horizontal')
fig.tight_layout()  # Improves appearance a bit.
plt.show()

标签： matplotlib

Answer 1

plt.hist(df['A'])只是巧合。我建议不要plt.hist用于非数字或分类图 - 它并不意味着用于此。

此外，将数据聚合与可视化分开通常是一个好主意。所以，使用熊猫绘图，

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A':['Male'] * 10 + ['Female'] * 5})
df["A"].value_counts().plot.barh()
plt.show()

或者使用 matplotlib 绘图，

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A':['Male'] * 10 + ['Female'] * 5})
counts = df["A"].value_counts()
plt.barh(counts.index, counts)
plt.show()