그룹 막대 차트를 구성하고 주석을 추가하는 방법
Python의 Matplotlib을 사용하여 그룹 막대 차트를 구성하려면 데이터 조작, 막대 간격 및 레이블 지정을 신중하게 고려해야 합니다. 특정 문제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.
데이터 준비
- 각 열을 2233으로 개별적으로 나누는 대신 전체 df에서 div() 메서드를 사용하여 동일한 효과를 얻습니다. 한 줄: df = df.div(2233).
Pre-matplotlib 3.4.2
- w 값을 0.8 / 3 막대의 간격을 정확하게 지정합니다.
- 더 간단하고 우아한 접근 방식을 위해 matplotlib.pyplot.bar_label 및 pandas.DataFrame.plot을 활용하세요. .
- 막대에 레이블을 지정하려면 패치를 반복하는 루프 내에서 annotate() 함수를 사용하세요.
- 바의 위치를 조정하세요. 원하는 정렬과 미학을 바탕으로 주석을 추가합니다.
<code class="python">import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(...).div(2233) ax = df.plot(kind='bar', color=colors, figsize=(20, 8), ylabel='Percentage', title="...") for p in ax.patches: ax.annotate(f'{p.get_height():0.2f}', (p.get_x() + p.get_width() / 2., p.get_height()), ha='center', va='center', xytext=(0, 10), textcoords='offset points')</code>이 코드는 주석이 달린 막대 높이가 포함된 그룹화된 막대 차트를 생성합니다.
위 내용은 Python에서 Matplotlib를 사용하여 그룹화된 막대 차트를 만들고 주석을 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency


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