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matplotlib bar()实现多组数据并列柱状图通用简便创建方法
站长资源 2024/12/28 佚名
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在使用柱状图时，经常遇到需要多组数据进行比较的情况。
绘制单个数据系列的柱形图比较简单，多组数据柱状图绘制的关键有三点：

  • 多次调用bar()函数即可在同一子图中绘制多组柱形图。
  • 为了防止柱子重叠，每个柱子在x轴上的位置需要依次递增，如果柱子紧挨，这个距离即柱子宽度。
  • 为了使刻度标签居中，需要调整x轴刻度标签的位置。

由上述可知，多组数据并列柱状图需要计算柱子x轴上的位置和x轴刻度标签。
因此，有两种实现方案：

  • x轴刻度标签位置固定，根据x轴刻度计算每个柱子的宽度
  • 每个柱子的宽度固定，计算x轴刻度标签位置，使之居中

下面使用第一种方法演示两组数据、三组数据、四组数据的并列柱状图。
使用方法一、方法二演示通用多组并列柱状图的创建方法。

两组数据、三组数据、四组数据的并列柱状图

matplotlib bar()实现多组数据并列柱状图通用简便创建方法

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

plt.figure(figsize=(13, 4))
# 构造x轴刻度标签、数据
labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
first = [20, 34, 30, 35, 27]
second = [25, 32, 34, 20, 25]
third = [21, 31, 37, 21, 28]
fourth = [26, 31, 35, 27, 21]

# 两组数据
plt.subplot(131)
x = np.arange(len(labels)) # x轴刻度标签位置
width = 0.25 # 柱子的宽度
# 计算每个柱子在x轴上的位置，保证x轴刻度标签居中
# x - width/2，x + width/2即每组数据在x轴上的位置
plt.bar(x - width/2, first, width, label='1')
plt.bar(x + width/2, second, width, label='2')
plt.ylabel('Scores')
plt.title('2 datasets')
# x轴刻度标签位置不进行计算
plt.xticks(x, labels=labels)
plt.legend()
# 三组数据
plt.subplot(132)
x = np.arange(len(labels)) # x轴刻度标签位置
width = 0.25 # 柱子的宽度
# 计算每个柱子在x轴上的位置，保证x轴刻度标签居中
# x - width，x， x + width即每组数据在x轴上的位置
plt.bar(x - width, first, width, label='1')
plt.bar(x, second, width, label='2')
plt.bar(x + width, third, width, label='3')
plt.ylabel('Scores')
plt.title('3 datasets')
# x轴刻度标签位置不进行计算
plt.xticks(x, labels=labels)
plt.legend()
# 四组数据
plt.subplot(133)
x = np.arange(len(labels)) # x轴刻度标签位置
width = 0.2 # 柱子的宽度
# 计算每个柱子在x轴上的位置，保证x轴刻度标签居中
plt.bar(x - 1.5*width, first, width, label='1')
plt.bar(x - 0.5*width, second, width, label='2')
plt.bar(x + 0.5*width, third, width, label='3')
plt.bar(x + 1.5*width, fourth, width, label='4')
plt.ylabel('Scores')
plt.title('4 datasets')
# x轴刻度标签位置不进行计算
plt.xticks(x, labels=labels)
plt.legend()

plt.show()

通用多组并列柱状图的简便创建方法

上面的示例比较简易，有一些问题没有考虑。为了便于重复使用，下面的通用方法可调整x轴标签刻度步长、每组柱子的总宽度、每组柱子之间的间隙、组与组之间的间隙。

matplotlib bar()实现多组数据并列柱状图通用简便创建方法

方法一

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

label = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
first = [20, 34, 30, 35, 27]
second = [25, 32, 34, 20, 25]
third = [21, 31, 37, 21, 28]
fourth = [26, 31, 35, 27, 21]
data = [first, second, third, fourth]


def create_multi_bars(labels, datas, tick_step=1, group_gap=0.2, bar_gap=0):
  '''
  labels : x轴坐标标签序列
  datas ：数据集，二维列表，要求列表每个元素的长度必须与labels的长度一致
  tick_step ：默认x轴刻度步长为1，通过tick_step可调整x轴刻度步长。
  group_gap : 柱子组与组之间的间隙，最好为正值，否则组与组之间重叠
  bar_gap ：每组柱子之间的空隙，默认为0，每组柱子紧挨，正值每组柱子之间有间隙，负值每组柱子之间重叠
  '''
  # ticks为x轴刻度
  ticks = np.arange(len(labels)) * tick_step
  # group_num为数据的组数，即每组柱子的柱子个数
  group_num = len(datas)
  # group_width为每组柱子的总宽度，group_gap 为柱子组与组之间的间隙。
  group_width = tick_step - group_gap
  # bar_span为每组柱子之间在x轴上的距离，即柱子宽度和间隙的总和
  bar_span = group_width / group_num
  # bar_width为每个柱子的实际宽度
  bar_width = bar_span - bar_gap
  # baseline_x为每组柱子第一个柱子的基准x轴位置，随后的柱子依次递增bar_span即可
  baseline_x = ticks - (group_width - bar_span) / 2
  for index, y in enumerate(datas):
    plt.bar(baseline_x + index*bar_span, y, bar_width)
  plt.ylabel('Scores')
  plt.title('multi datasets')
  # x轴刻度标签位置与x轴刻度一致
  plt.xticks(ticks, labels)
  plt.show()
  

create_multi_bars(label, data, bar_gap=0.1)

方法二

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

label = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
first = [20, 34, 30, 35, 27]
second = [25, 32, 34, 20, 25]
third = [21, 31, 37, 21, 28]
fourth = [26, 31, 35, 27, 21]
data = [first, second, third, fourth]


def create_multi_bars(labels, datas, tick_step=1, group_gap=0.2, bar_gap=0):
  '''
  labels : x轴坐标标签序列
  datas ：数据集，二维列表，要求列表每个元素的长度必须与labels的长度一致
  tick_step ：默认x轴刻度步长为1，通过tick_step可调整x轴刻度步长。
  group_gap : 柱子组与组之间的间隙，最好为正值，否则组与组之间重叠
  bar_gap ：每组柱子之间的空隙，默认为0，每组柱子紧挨，正值每组柱子之间有间隙，负值每组柱子之间重叠
  '''
  # x为每组柱子x轴的基准位置
  x = np.arange(len(labels)) * tick_step
  # group_num为数据的组数，即每组柱子的柱子个数
  group_num = len(datas)
  # group_width为每组柱子的总宽度，group_gap 为柱子组与组之间的间隙。
  group_width = tick_step - group_gap
  # bar_span为每组柱子之间在x轴上的距离，即柱子宽度和间隙的总和
  bar_span = group_width / group_num
  # bar_width为每个柱子的实际宽度
  bar_width = bar_span - bar_gap
  # 绘制柱子
  for index, y in enumerate(datas):
    plt.bar(x + index*bar_span, y, bar_width)
  plt.ylabel('Scores')
  plt.title('multi datasets')
  # ticks为新x轴刻度标签位置，即每组柱子x轴上的中心位置
  ticks = x + (group_width - bar_span) / 2
  plt.xticks(ticks, labels)
  plt.show()

create_multi_bars(label, data[:3], bar_gap=0.1)

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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