막대형 차트에 그룹 레이블 추가
복잡한 데이터가 포함된 막대형 차트를 만들 때 x축의 레이블만 사용하여 그룹을 시각적으로 구분하는 것이 어려울 수 있습니다. 이 기사에서는 이 문제를 해결하기 위한 맞춤형 솔루션을 제시합니다.
제공된 데이터는 여러 개의 방과 선반을 나타내는 중첩된 사전으로 구성되며, 각각은 서로 다른 항목과 해당 값을 포함합니다. 원하는 막대 차트에는 각 방 내의 선반에 해당하는 그룹 레이블이 명확하게 표시되어야 합니다.
Custom Solution
matplotlib에는 바로 사용할 수 있는 솔루션이 없었기 때문에 Custom 함수가 개발되었습니다. 원하는 결과를 얻으려면:
def label_group_bar(ax, data): # Process data and convert to appropriate format ... # Create and customize bar chart with labels beneath ...
구현
mk_groups 함수는 제공된 사전을 플로팅에 적합한 형식으로 변환하는 반면, add_line 함수는 별도의 그룹에 수직선을 추가합니다. label_group_bar 함수는 이러한 모든 기능을 통합하여 그룹 레이블이 있는 막대 차트를 생성합니다.
사용법
이 사용자 정의 솔루션을 사용하려면 간단히 데이터 사전을 label_group_bar 함수에 제공하고 이를 원하는 하위 플롯에 전달하면 됩니다. . 결과 차트에는 아래와 같이 명확하게 구분된 그룹이 있습니다.
출력 예
제공된 데이터를 사용하여 생성된 막대 차트는 다음과 같습니다.
[막대 차트 이미지 그룹 레이블]
결론
이 맞춤형 솔루션은 막대형 차트에 그룹 레이블을 추가하는 간단하면서도 효과적인 방법을 제공하여 데이터 시각화 및 이해력을 향상시킵니다.
위 내용은 중첩 데이터의 막대 차트에 그룹 레이블을 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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