Python を使用して棒グラフにグループ ラベルを追加する
データ視覚化では、次の目的で棒グラフにグループ ラベルを追加すると便利です。表示されたデータを分類して明確にします。 Matplotlib にはこのための組み込み関数がありませんが、次のコードを使用してカスタム ソリューションを実装できます。
def mk_groups(data): ... def add_line(ax, xpos, ypos): ... def label_group_bar(ax, data): ...
mk_groups 関数は、入力辞書を特定のデータに変換します。棒グラフの作成に適した形式です。この形式はリストのリストで構成されます。各内部リストはグループを表し、(ラベル、バーの数) のタプルが含まれます。 add_line 関数は、サブプロット内に垂直線を引いてグループを分離します。 label_group_bar 関数は辞書を取得し、mk_groups によって生成されたデータ形式を使用して、対応する棒の下にグループ ラベルが配置された棒グラフを作成します。
これを使用するにはソリューションでは、辞書構造でデータを提供します。最上位のキーはグループ ラベルであり、後続のレベルには各グループ内のバーのラベルと値が含まれます。 label_group_bar 関数は、目的のグループ ラベルを含む棒グラフを作成します。
例:
次のデータを考慮します:
data = {'Room A': {'Shelf 1': {'Milk': 10, 'Water': 20}, 'Shelf 2': {'Sugar': 5, 'Honey': 6} }, 'Room B': {'Shelf 1': {'Wheat': 4, 'Corn': 7}, 'Shelf 2': {'Chicken': 2, 'Cow': 1} } }
label_group_bar(ax, data) は、グループ「Room A」と「Room B」、およびそれらに関連付けられたラベルを含む棒グラフを作成します。結果のグラフは次のようになります:
[グループ ラベルが付いた棒グラフの画像]
以上がPython で棒グラフにグループ ラベルを追加する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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