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:
- Ví dụ 1: Biểu đồ nhiều thanh đơn giản
- 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.
- 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.
- Dữ liệu để vẽ nhiều biểu đồ thanh được đưa vào danh sách.
- 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.
- Vẽ đồ thị nhiều thanh bằng hàm plt.bar [].
- 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,
import
0_______
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:
- Ví dụ 1: Biểu đồ nhiều thanh đơn giản
- 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.
- 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.
- Dữ liệu để vẽ nhiều biểu đồ thanh được đưa vào danh sách.
- 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.
- Vẽ đồ thị nhiều thanh bằng hàm plt.bar [].
- 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.
- 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,
import
0_______
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:
- Ví dụ 1: Biểu đồ nhiều thanh đơn giản
- 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.
- 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.
- Dữ liệu để vẽ nhiều biểu đồ thanh được đưa vào danh sách.
- 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.
- Vẽ đồ thị nhiều thanh bằng hàm plt.bar [].
- 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
[
1import
32=
0
[
4import
35=
0
[
7import
38=
0
import
40=
2import
42import
43,
0import
45,
0import
47numpy as np
63
import
49import
50,
0import
52,
0import
54import
55
'Group A'
1
Output: