Hướng dẫn how do you plot two bars in python? - làm thế nào để bạn vẽ hai thanh trong python?

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

ĐọcGrouped Bar chart. A Bar plot or a Bar Chart has many customizations such as Multiple bar plots, stacked bar plots, horizontal bar charts. Multiple bar charts are generally used for comparing different entities. In this article, plotting multiple bar charts are discussed.

Bàn luậnSimple multiple bar chart

Một biểu đồ nhiều thanh còn được gọi là biểu đồ thanh được nhóm. Một lô thanh hoặc biểu đồ thanh có nhiều tùy chỉnh như nhiều lô thanh, lô thanh xếp chồng, biểu đồ thanh ngang. Nhiều biểu đồ thanh thường được sử dụng để so sánh các thực thể khác nhau. Trong bài viết này, âm mưu nhiều biểu đồ thanh được thảo luận.

Approach:

1. Ví dụ 1: Biểu đồ nhiều thanh đơn giản
2. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ thấy cách vẽ nhiều biểu đồ thanh bằng matplotlib, ở đây chúng ta đang vẽ nhiều biểu đồ thanh để hình dung số lượng nam và nữ trong mỗi nhóm.
3. Nhập các thư viện bắt buộc như Numpy để thực hiện các tính toán số với các mảng và matplotlib để trực quan hóa dữ liệu.
4. Dữ liệu để vẽ nhiều biểu đồ thanh được đưa vào danh sách.
5. Hàm np.arange () từ thư viện Numpy được sử dụng để tạo ra một loạt các giá trị. Chúng tôi đang tạo các giá trị trục x tùy thuộc vào số lượng nhóm trong ví dụ của chúng tôi.
6. Vẽ đồ thị nhiều thanh bằng hàm plt.bar ().
7. Để tránh chồng chéo các thanh trong mỗi nhóm, các thanh được dịch chuyển -0.2 đơn vị và +0.2 đơn vị từ trục X.

Code:

Python3

Chiều rộng của các thanh của mỗi nhóm được lấy là 0,4 đơn vị.

Cuối cùng, nhiều bảng xếp hạng thanh cho cả nam và nữ được vẽ trong mỗi nhóm.

import numpy as np 

import matplotlib.pyplot as plt 

Các

numpy as np 5= [numpy as np 8,import0_______

Các

matplotlib.pyplot as plt 7= matplotlib.pyplot as plt 9X 0X 1

[0

[1[2=0

X 2X 3 X 4X 5X 6X 7= X 9=0

[7[8=0

'Group A'0

'Group A'1

X 2=2 X 4=4X 6X 7= =8=0

[4[5=0Number of Men and Women voted from 2018-2021

Đầu ra:

1. Ví dụ 1: Biểu đồ nhiều thanh đơn giản
2. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ thấy cách vẽ nhiều biểu đồ thanh bằng matplotlib, ở đây chúng ta đang vẽ nhiều biểu đồ thanh để hình dung số lượng nam và nữ trong mỗi nhóm.
3. Nhập các thư viện bắt buộc như Numpy để thực hiện các tính toán số với các mảng và matplotlib để trực quan hóa dữ liệu.
4. Dữ liệu để vẽ nhiều biểu đồ thanh được đưa vào danh sách.
5. Hàm np.arange () từ thư viện Numpy được sử dụng để tạo ra một loạt các giá trị. Chúng tôi đang tạo các giá trị trục x tùy thuộc vào số lượng nhóm trong ví dụ của chúng tôi.
6. Vẽ đồ thị nhiều thanh bằng hàm plt.bar ().
7. Để tránh chồng chéo các thanh trong mỗi nhóm, các thanh được dịch chuyển -0.2 đơn vị và +0.2 đơn vị từ trục X.
8. Chiều rộng của các thanh của mỗi nhóm được lấy là 0,4 đơn vị.

Code:

Python3

Cuối cùng, nhiều bảng xếp hạng thanh cho cả nam và nữ được vẽ trong mỗi nhóm.

import numpy as np 

import matplotlib.pyplot as plt 

Các

'Group B'8=numpy as np 00

numpy as np 5= [numpy as np 8,import0_______

Các

matplotlib.pyplot as plt 7= matplotlib.pyplot as plt 9X 0X 1

X 2X 3 X 4X 5X 6X 7= X 9=0

numpy as np 11numpy as np 19=numpy as np 21=0

X 2=2 X 4=4X 6X 7= =8=0

X 2X 3 X 4X 5X 6X 7= X 9=0

numpy as np 11numpy as np 19=numpy as np 39=0

X 2=2 X 4=4X 6X 7= =8=0

[4numpy as np 45=0

[7numpy as np 48=0

[4[5=0

'Group A'0

'Group A'1

X 2=2 X 4=4X 6X 7= =8=0

[4[5=0

Approach:

1. Ví dụ 1: Biểu đồ nhiều thanh đơn giản
2. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ thấy cách vẽ nhiều biểu đồ thanh bằng matplotlib, ở đây chúng ta đang vẽ nhiều biểu đồ thanh để hình dung số lượng nam và nữ trong mỗi nhóm.
3. Nhập các thư viện bắt buộc như Numpy để thực hiện các tính toán số với các mảng và matplotlib để trực quan hóa dữ liệu.
4. Dữ liệu để vẽ nhiều biểu đồ thanh được đưa vào danh sách.
5. Hàm np.arange () từ thư viện Numpy được sử dụng để tạo ra một loạt các giá trị. Chúng tôi đang tạo các giá trị trục x tùy thuộc vào số lượng nhóm trong ví dụ của chúng tôi.
6. Vẽ đồ thị nhiều thanh bằng hàm plt.bar ().
7. Để tránh chồng chéo các thanh trong mỗi nhóm, các thanh được dịch chuyển -0.2 đơn vị và +0.2 đơn vị từ trục X.

Code:

Python3

import 'Group A'3

import 'Group A'5

numpy as np 70= numpy as np 72

numpy as np 73= numpy as np 75

numpy as np 04= numpy as np 06

numpy as np 79= [numpy as np 82,0numpy as np 84,0numpy as np 54numpy as np 4

numpy as np 88= numpy as np 90= numpy as np 92=0

Các

Các

‘

Các

[1import32=0

[4import35=0

[7import38=0

import40=2import42import43,0import45,0import47numpy as np 63

import49import50,0import52,0import54import55

'Group A'1

Output: