• Python之多变量叠加条形图


    彩色多变量叠加条形图

    分别为多变量所代表的图形设置颜色:

    r_list = [255, 123, 223, 167, 32]
    g_list = [218, 222, 99, 245, 230]
    b_list = [185, 173, 71, 238, 250]

    绘制第一个变量的条形图,然后for循环绘制其余变量的条形图:

    plt.bar(list(dict_unit.keys()), co_dict[1], width=0.8, color=(255/255, 105/255, 185/255), label=list(dict_co.keys())[0]) 
    for i in range(2, len(co_dict.keys()) + 1):
        plt.bar(list(dict_unit.keys()), co_dict[i], width=0.8, color=(r_list[i-2]/255, g_list[i-2]/255, b_list[i-2]/255),
                bottom=co_dict[i-1], label=list(dict_co.keys())[i-1])

    添加x、y轴的标签:

    1 plt.xticks(list(dict_unit.keys()), rotation=80)
    2 plt.xlabel('所在单位', fontdict={'weight': 'normal', 'size': 12})
    3 plt.ylabel('数量Num', fontdict={'weight': 'normal', 'size': 12})
    4 plt.ylim(0, 7)  # y轴取值范围
    5 ax = plt.gca()
    6 y_major_locator = plt.MultipleLocator(1)  # 调整间隔为1
    7 ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)

     效果:

    1

    例子完整代码:

     1 # 直方图 bins指定直方图条数,edgecolor指定直方图的边框色
     2 plt.figure(figsize=(9, 24))
     3 # fig, ax = plt.subplots(9, 100)
     4 # data.plot(kind = 'hist', bins = 20, color = 'blue', edgecolor = 'black', density = True, label = '直方图')
     5 
     6 '''
     7 plt.bar(list(dict_au.keys()), list(dict_au.values()), width=0.9, color='lightsteelblue', label='频次直方图')
     8 #plt.plot(range(51), list(dict_au.values()), marker = 'o', color = 'coral') #coral
     9 plt.xticks(list(dict_au.keys()), rotation=80)
    10 # 密度图
    11 #data.plot(kind = 'kde', color = 'red', label = '核密度图')
    12 
    13 plt.xlabel('作者名Name', fontdict={'weight':'normal','size': 12})
    14 plt.ylabel('频次Num', fontdict={'weight':'normal','size': 12})
    15 
    16 plt.ylim(0, 4)     # y轴取值范围
    17 ax=plt.gca()
    18 y_major_locator = plt.MultipleLocator(1)  # 调整间隔为1
    19 ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
    20 
    21 plt.title('作者出现频次统计', fontdict={'weight':'bold','size': 16})
    22 '''
    23 
    24 '''
    25 plt.bar(list(dict_co.keys()), list(dict_co.values()), width=0.9, color='lightsteelblue', label='频次直方图')
    26 plt.xticks(list(dict_co.keys()), rotation=80)
    27 plt.xlabel('国家Country', fontdict={'weight':'normal','size': 12})
    28 plt.ylabel('频次Num', fontdict={'weight':'normal','size': 12})
    29 plt.ylim(0, 33)     # y轴取值范围
    30 ax=plt.gca()
    31 y_major_locator = plt.MultipleLocator(2)  # 调整间隔为1
    32 ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
    33 plt.title('作者所在国家频次统计', fontdict={'weight':'bold','size': 16})
    34 '''
    35 
    36 '''
    37 plt.bar(list(dict_unit.keys()), list(dict_unit.values()), width=0.9, color='lightsteelblue', label='频次直方图')
    38 plt.xticks(list(dict_unit.keys()), rotation=80)
    39 plt.xlabel('单位Unit', fontdict={'weight':'normal','size': 12})
    40 plt.ylabel('频次Num', fontdict={'weight':'normal','size': 12})
    41 plt.ylim(0, 7)     # y轴取值范围
    42 ax=plt.gca()
    43 y_major_locator = plt.MultipleLocator(1)  # 调整间隔为1
    44 ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
    45 plt.title('作者所在单位频次统计', fontdict={'weight':'bold','size': 16})
    46 '''
    47 
    48 r_list = [255, 123, 223, 167, 32]
    49 g_list = [218, 222, 99, 245, 230]
    50 b_list = [185, 173, 71, 238, 250]
    51 
    52 plt.bar(list(dict_unit.keys()), co_dict[1], width=0.8, color=(255/255, 105/255, 185/255), label=list(dict_co.keys())[0])
    53 
    54 for i in range(2, len(co_dict.keys()) + 1):
    55     plt.bar(list(dict_unit.keys()), co_dict[i], width=0.8, color=(r_list[i-2]/255, g_list[i-2]/255, b_list[i-2]/255),
    56             bottom=co_dict[i-1], label=list(dict_co.keys())[i-1])
    57 
    58 plt.xticks(list(dict_unit.keys()), rotation=80)
    59 plt.xlabel('所在单位', fontdict={'weight': 'normal', 'size': 12})
    60 plt.ylabel('数量Num', fontdict={'weight': 'normal', 'size': 12})
    61 plt.ylim(0, 7)  # y轴取值范围
    62 ax = plt.gca()
    63 y_major_locator = plt.MultipleLocator(1)  # 调整间隔为1
    64 ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
    65 plt.title('所有单位的作者所在国家分布', fontdict={'weight': 'bold', 'size': 16})
    66 
    67 plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.3, right=0.9, top=0.9, hspace=1, wspace=1)  # 调整显示大小,左和下为边界,右和上为大小
    68 
    69 plt.legend()
    70 
    71 plt.savefig("result.png", format='png')
    72 plt.show()
    View Code
  • 相关阅读:
    大数据Hadoop-2
    大数据Hadoop-1
    Consistent Hashing
    分支的创建、删除、切换、合并以及冲突解决
    windows WEB 高可用/可伸缩
    Oracle行转列、列转行的Sql语句总结
    从零到百亿互联网金融架构发展史---架构变迁
    WebJars
    springcloud(五):熔断监控Hystrix Dashboard和Turbine
    SpringBoot编写自定义的starter 专题
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ye-buaascse/p/12885435.html
Copyright © 2020-2023  润新知