为分类数据绘制多个条形图

Question

我正在寻找一种在matplotlib中为每个值绘制多个条形图的方法。对于数值数据，可以通过向X数据添加偏移量来实现，例如here所述：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.array([1,3,5])
Y = [1,2,3]
Z = [2,3,4]

plt.bar(X - 0.4, Y) # offset of -0.4
plt.bar(X + 0.4, Z) # offset of  0.4
plt.show()

plt.bar()（和ax.bar()）也会自动处理分类数据：

X = ['A','B','C']
Y = [1,2,3]

plt.bar(X, Y)
plt.show()

这里，显然不可能添加偏移量，因为类别不与轴上的值直接关联。我可以手动为类别分配数值，并使用plt.xticks()：，

在x轴上设置标签

X = ['A','B','C']
Y = [1,2,3]
Z = [2,3,4]
_X = np.arange(len(X))

plt.bar(_X - 0.2, Y, 0.4)
plt.bar(_X + 0.2, Z, 0.4)
plt.xticks(_X, X) # set labels manually
plt.show()

但是，我想知道是否有一种更优雅的方式可以使用bar()的自动类别处理，特别是如果以前不知道每个类别的类别和条形数量（这个导致一些摆弄条宽以避免重叠。）

Answer 1

matplotlib中没有子类别的自动支持。

使用matplotlib

放置条形图

你可以采用数字方式放置条形图，就像你在问题中提出自己一样。您当然可以让代码管理未知数量的子类别。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = ['A','B','C']
Y = [1,2,3]
Z = [2,3,4]

def subcategorybar(X, vals, width=0.8):
    n = len(vals)
    _X = np.arange(len(X))
    for i in range(n):
        plt.bar(_X - width/2. + i/float(n)*width, vals[i], 
                width=width/float(n), align="edge")   
    plt.xticks(_X, X)

subcategorybar(X, [Y,Z,Y])

plt.show()

使用pandas

您也可以使用pandas plotting wrapper，它负责计算子类别的数量。它将在数据帧的每列中绘制一个组。

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

X = ['A','B','C']
Y = [1,2,3]
Z = [2,3,4]

df = pd.DataFrame(np.c_[Y,Z,Y], index=X)
df.plot.bar()

plt.show()