막대 차트에 그룹 레이블 추가
Matplotlib에서 막대 차트에 그룹 레이블을 추가하면 가독성이 향상되고 그래프의 명확한 시각적 표현을 제공할 수 있습니다. 데이터 구조. 이를 달성하기 위한 사용자 정의 솔루션은 다음과 같습니다.
# Custom function to group data for bar chart def mk_groups(data): newdata = data.items() thisgroup = [] groups = [] for key, value in newdata: newgroups = mk_groups(value) if newgroups is None: thisgroup.append((key, value)) else: thisgroup.append((key, len(newgroups[-1]))) if groups: groups = [g + n for n, g in zip(newgroups, groups)] else: groups = newgroups return [thisgroup] + groups # Custom function to label group bars def label_group_bar(ax, data): groups = mk_groups(data) xy = groups.pop() x, y = zip(*xy) ly = len(y) xticks = range(1, ly + 1) ax.bar(xticks, y, align='center') ax.set_xticks(xticks) ax.set_xticklabels(x) ax.set_xlim(.5, ly + .5) ax.yaxis.grid(True) scale = 1. / ly for pos in xrange(ly + 1): # change xrange to range for python3 add_line(ax, pos * scale, -.1) ypos = -.2 while groups: group = groups.pop() pos = 0 for label, rpos in group: lxpos = (pos + .5 * rpos) * scale ax.text(lxpos, ypos, label, ha='center', transform=ax.transAxes) add_line(ax, pos * scale, ypos) pos += rpos add_line(ax, pos * scale, ypos) ypos -= .1 # Example usage 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} } } fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) label_group_bar(ax, data) fig.subplots_adjust(bottom=0.3) # Save the plot to a file fig.savefig('labeled_group_bar_chart.png')
설명:
- mk_groups() 함수는 입력 사전을 튜플 목록으로 재귀적으로 변환합니다. 여기서 각 튜플은 막대 그룹 또는 눈금 레이블과 막대 값을 나타냅니다. pair.
- label_group_bar() 함수는 이 변환된 데이터를 사용하여 아래에 그룹 레이블이 있는 막대 차트를 생성합니다.
- 추가 함수인 add_line()은 그룹을 구분하는 수직선을 만드는 데 사용됩니다. 그룹 레이블.
- 이 예에서는 이 사용자 정의를 사용하여 그룹화된 데이터로 막대 차트를 생성하는 방법을 보여줍니다. 솔루션입니다.
이 접근 방식은 Matplotlib의 막대 차트에 그룹 레이블을 추가하는 간단한 방법을 제공하므로 데이터 시각화 및 해석이 향상됩니다.
위 내용은 사용자 정의 함수를 사용하여 Matplotlib의 막대 차트에 그룹 레이블을 어떻게 추가할 수 있습니까?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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