Python matplotlib несколько полос


92

Как построить несколько полосок в matplotlib, когда я пытался вызвать функцию полосы несколько раз, они перекрываются, и, как видно на рисунке ниже, можно увидеть только самое высокое значение красного цвета. Как я могу нанести несколько столбцов с датами на оси x?

Пока что я пробовал это:

import matplotlib.pyplot as plt
import datetime

x = [
    datetime.datetime(2011, 1, 4, 0, 0),
    datetime.datetime(2011, 1, 5, 0, 0),
    datetime.datetime(2011, 1, 6, 0, 0)
]
y = [4, 9, 2]
z = [1, 2, 3]
k = [11, 12, 13]

ax = plt.subplot(111)
ax.bar(x, y, width=0.5, color='b', align='center')
ax.bar(x, z, width=0.5, color='g', align='center')
ax.bar(x, k, width=0.5, color='r', align='center')
ax.xaxis_date()

plt.show()

Получил вот что:

введите описание изображения здесь

Результат должен быть примерно таким, но с датами на оси x и столбцами рядом друг с другом:

введите описание изображения здесь


вам нужно изменить значения x
— jterrace

2
Что вы имеете в виду ? Значения X - это даты ...
— Джон Смит

4
почему это просто не поддерживается matplotlib ?!
— ihadanny

Ответы:


115
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import date2num
import datetime

x = [
    datetime.datetime(2011, 1, 4, 0, 0),
    datetime.datetime(2011, 1, 5, 0, 0),
    datetime.datetime(2011, 1, 6, 0, 0)
]
x = date2num(x)

y = [4, 9, 2]
z = [1, 2, 3]
k = [11, 12, 13]

ax = plt.subplot(111)
ax.bar(x-0.2, y, width=0.2, color='b', align='center')
ax.bar(x, z, width=0.2, color='g', align='center')
ax.bar(x+0.2, k, width=0.2, color='r', align='center')
ax.xaxis_date()

plt.show()

введите описание изображения здесь

Я не знаю, что означает «значения y также перекрываются». Решает ли следующий код вашу проблему?

ax = plt.subplot(111)
w = 0.3
ax.bar(x-w, y, width=w, color='b', align='center')
ax.bar(x, z, width=w, color='g', align='center')
ax.bar(x+w, k, width=w, color='r', align='center')
ax.xaxis_date()
ax.autoscale(tight=True)

plt.show()

введите описание изображения здесь


Спасибо, но если у меня 3 полоски, все будет хорошо. Когда я пробую 40 тактов, получается сбой. Не могли бы вы обновить свое решение, чтобы оно было более масштабируемым?
— Джон Смит

Дайте определение "лажа"? Перекрытие меток X может быть исправлено с помощью autofmt_xdate()автоматического поворота меток.
— Джон Лайон

Проблема не в перекрытии меток X, дело в том, что значения y также перекрываются. Как это исправить?
— Джон Смит

а также ширина = 0,2 слишком мала для большого промежутка времени. Если я использую большие значения, я не получу того же результата.
— Джон Смит

Другое дело, что пробелы в начале и в конце. Как убрать пробелы и начать сразу первую дату и точно так же закончить последнюю дату без пробелов или с меньшим пространством.
— Джон Смит

61

Проблема с использованием дат в качестве значений x заключается в том, что если вам нужна гистограмма, как на втором рисунке, они будут неправильными. Вы должны либо использовать линейчатую диаграмму с накоплением (цвета друг над другом), либо группировать по дате («поддельная» дата на оси x, в основном просто группируя точки данных).

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 3
ind = np.arange(N)  # the x locations for the groups
width = 0.27       # the width of the bars

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

yvals = [4, 9, 2]
rects1 = ax.bar(ind, yvals, width, color='r')
zvals = [1,2,3]
rects2 = ax.bar(ind+width, zvals, width, color='g')
kvals = [11,12,13]
rects3 = ax.bar(ind+width*2, kvals, width, color='b')

ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_xticks(ind+width)
ax.set_xticklabels( ('2011-Jan-4', '2011-Jan-5', '2011-Jan-6') )
ax.legend( (rects1[0], rects2[0], rects3[0]), ('y', 'z', 'k') )

def autolabel(rects):
    for rect in rects:
        h = rect.get_height()
        ax.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.05*h, '%d'%int(h),
                ha='center', va='bottom')

autolabel(rects1)
autolabel(rects2)
autolabel(rects3)

plt.show()

введите описание изображения здесь


если я хочу показать 100 дней по оси x, как вы их поместите?
— Джон Смит

1
Вы можете легко создавать необходимые даты с NumPy - х datetime64: например , один месяц на сумму: np.arange('2012-02', '2012-03', dtype='datetime64[D]'). Возможно, вам придется больше подумать о том, как лучше всего представить эти данные, если у вас есть 40 наборов данных (согласно другому комментарию), охватывающих более 100 дней.
— Джон Лайон

Кроме того, использование ax.xaxis_date () очень выгодно, потому что оно соответствует вашим датам по осям x.
— Джон Смит

3
Почему бы тебе не попробовать сначала? Я пытаюсь помочь вам учиться, а не писать за вас код. Я уверен, что вы справитесь с этим, xaxis_dateно вам нужно будет адаптировать то, что я написал, чтобы компенсировать ваши значения даты (например, на количество часов использования timedelta) для каждой серии, чтобы они не перекрывались. Другой ответ делает именно это, но вам, возможно, впоследствии придется испортить ярлыки.
— Джон Лайон

хорошо, но когда я запускаю np.arange ('2012-02', '2012-03, dtype =' datetime64 [D] '), я получаю следующее: неподдерживаемые типы операндов для -:' str 'и' str '
— Джон Смит

25

Я знаю, что это примерно так matplotlib, но использование pandasи seabornможет сэкономить вам много времени:

df = pd.DataFrame(zip(x*3, ["y"]*3+["z"]*3+["k"]*3, y+z+k), columns=["time", "kind", "data"])
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x="time", hue="kind", y="data", data=df)
plt.show()

введите описание изображения здесь


Отличный ответ, но он несколько неполный из-за оси x. А можно сделать презентабельнее?
— Spinor8

Вы могли бы, я полагаю, сделать то же самое с пандами и матплотлибом
— Vicki B

18

После поиска аналогичного решения и не найдя ничего достаточно гибкого, я решил написать для него свою собственную функцию. Это позволяет вам иметь столько полос в группе, сколько вы хотите, и указывать как ширину группы, так и индивидуальную ширину полос внутри групп.

Наслаждаться:

from matplotlib import pyplot as plt


def bar_plot(ax, data, colors=None, total_width=0.8, single_width=1, legend=True):
    """Draws a bar plot with multiple bars per data point.

    Parameters
    ----------
    ax : matplotlib.pyplot.axis
        The axis we want to draw our plot on.

    data: dictionary
        A dictionary containing the data we want to plot. Keys are the names of the
        data, the items is a list of the values.

        Example:
        data = {
            "x":[1,2,3],
            "y":[1,2,3],
            "z":[1,2,3],
        }

    colors : array-like, optional
        A list of colors which are used for the bars. If None, the colors
        will be the standard matplotlib color cyle. (default: None)

    total_width : float, optional, default: 0.8
        The width of a bar group. 0.8 means that 80% of the x-axis is covered
        by bars and 20% will be spaces between the bars.

    single_width: float, optional, default: 1
        The relative width of a single bar within a group. 1 means the bars
        will touch eachother within a group, values less than 1 will make
        these bars thinner.

    legend: bool, optional, default: True
        If this is set to true, a legend will be added to the axis.
    """

    # Check if colors where provided, otherwhise use the default color cycle
    if colors is None:
        colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']

    # Number of bars per group
    n_bars = len(data)

    # The width of a single bar
    bar_width = total_width / n_bars

    # List containing handles for the drawn bars, used for the legend
    bars = []

    # Iterate over all data
    for i, (name, values) in enumerate(data.items()):
        # The offset in x direction of that bar
        x_offset = (i - n_bars / 2) * bar_width + bar_width / 2

        # Draw a bar for every value of that type
        for x, y in enumerate(values):
            bar = ax.bar(x + x_offset, y, width=bar_width * single_width, color=colors[i % len(colors)])

        # Add a handle to the last drawn bar, which we'll need for the legend
        bars.append(bar[0])

    # Draw legend if we need
    if legend:
        ax.legend(bars, data.keys())


if __name__ == "__main__":
    # Usage example:
    data = {
        "a": [1, 2, 3, 2, 1],
        "b": [2, 3, 4, 3, 1],
        "c": [3, 2, 1, 4, 2],
        "d": [5, 9, 2, 1, 8],
        "e": [1, 3, 2, 2, 3],
        "f": [4, 3, 1, 1, 4],
    }

    fig, ax = plt.subplots()
    bar_plot(ax, data, total_width=.8, single_width=.9)
    plt.show()

Выход:

введите описание изображения здесь


Как мы можем изменить это, чтобы добавить метки к оси x? Что касается каждой группы полосок?
— x89

изменить xticksсюжет, напримерplt.xticks(range(5), ["one", "two", "three", "four", "five"])
— pascscha

хорошая функция, очень полезно, спасибо. Единственное, что я изменил, так это то, что я думаю, что легенда будет проще, если вы просто поместите label = data.keys [i] в ​​вызов barplot, и тогда вам не нужно будет создавать список столбцов.
— Адриан Томпкинс,

0

Я сделал следующее решение: если вы хотите построить более одного графика на одной фигуре, убедитесь, что перед построением следующих графиков вы правильно настроили matplotlib.pyplot.hold(True) возможность добавления других графиков.

Что касается значений даты и времени по оси X, решение с использованием выравнивания полосок у меня работает. Когда вы создаете еще одну гистограмму с помощью matplotlib.pyplot.bar(), просто используйте align='edge|center'и установите width='+|-distance'.

Когда вы установите все полосы (графики) правильно, вы увидите, что полосы в порядке.


похоже, что matplotlib.pyplot.holdон устарел с версии 2.0, как упоминалось в документации,
— engineeringvix
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.