matplotlib可视化番外篇bar()--带误差棒的堆积柱状图

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了matplotlib可视化番外篇bar()--带误差棒的堆积柱状图相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

相关函数：matplotlib.pyplot.bar()
在 barh()篇 堆积图部分粗略的写过一些，本节在那部分基础上补充对每一节柱状图添加误差棒，实现的方法类似 并列带误差棒的柱状图 ，对plt.bar()函数添加xerr或者yerr，然后对堆积在上面的柱状图添加bottom参数的数据信息。
最简实现：

实现效果：

[Python从零到壹] 番外篇之可视化利用D3库实现CSDN博客每日统计效果（类似github）

欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。

本文属于番外篇，主要介绍Python可视化分析，利用Python采集每年发表博客的数据，再利用D3实现类似于Github的每日贡献统计，显示效果如下图所示，也是回答读者之前的疑惑。这十多年在CSDN坚持分享，也是一笔宝贵的财务啊！希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。

文章目录

该部分代码在作者Github的番外篇中可以下载，下载地址如下：

本文参考zjw666作者的D3代码，在此感谢，其地址如下：

前文赏析：（尽管该部分占大量篇幅，但我舍不得删除，哈哈！）

第一部分 基础语法

第二部分 网络爬虫

第三部分 数据分析和机器学习

第四部分 Python图像处理基础

第五部分 Python图像运算和图像增强

第六部分 Python图像识别和图像高阶案例

第七部分 NLP与文本挖掘

第八部分 人工智能入门知识

第九部分 网络攻防与AI安全

第十部分 知识图谱构建实战

扩展部分 人工智能高级案例

作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。

一.博客数据采集

首先介绍博客数据采集方法，为保护CSDN原创，这里仅以方法为主。建议读者结合自己的方向去抓取文本知识。

1.数据采集

核心扩展包：

  • import requests
  • from lxml import etree

核心流程：

  • 解决headers问题
  • 解决翻页问题
  • 审查元素分析DOM树结构
  • 定位节点采用Xpath分析
  • 分别采集标题、URL、时间、阅读和评论数量

审查元素如下图所示：

对应HTML代码如下：

<div class="article-list">
    <div class="article-item-box csdn-tracking-statistics">
      <h4 class="">
        <a href="https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/124587047">
            <span class="article-type type-1 float-none">原创</span>
          [Python人工智能] 三十六.基于Transformer的商品评论情感分析 (2)keras构建多头自注意力（Transformer）模型
        </a> 
      </h4>
      <p class="content">
        本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
        前一篇文章利用Keras构建深度学习模型并实现了情感分析。这篇文章将介绍
        Transformer基础知识，并通过Keras构建多头自注意力（Transformer）模型，
        实现IMDB电影影评数据情感分析。基础性文章，希望对您有所帮助！...
      </p>
      <div class="info-box d-flex align-content-center">
        <p>
          <span class="date">2022-08-28 18:35:44</span>
          <span class="read-num"><img src="" alt="">2852</span>
          <span class="read-num"><img src="" alt="">4</span>
        </p>

博客均是按照如下div进行布局。

该部分的关键代码如下：

# coding:utf-8
# By:Eastmount
import requests
from lxml import etree

#设置浏览器代理,它是一个字典
headers = 
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \\
        AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36'

num = 2
url = 'https://xxxx/list/' + str(num)

#向服务器发出请求
r = requests.get(url = url, headers = headers).text

#解析DOM树结构
count = 0
html_etree = etree.HTML(r)
div = html_etree.xpath('//*[@class="article-list"]/div')
for item in div:
    #标题
    value = item.xpath('./h4/a/text()')
    title = value[1].strip()
    count += 1
    print(title)
    #时间
    blog_time = item.xpath('./div/p/span[1]/text()')
    print(blog_time)

print("博客总数:", count)

输出结果如下图所示：

如果需要进一步提取时间，则修改的代码如下所示：

#向服务器发出请求
r = requests.get(url = url, headers = headers).text

#解析DOM树结构
count = 0
title_list = []
time_list = []
year_list = []
html_etree = etree.HTML(r)
div = html_etree.xpath('//*[@class="article-list"]/div')
for item in div:
    #标题
    value = item.xpath('./h4/a/text()')
    title = value[1].strip()
    count += 1
    print(title)
    title_list.append(title)
    
    #日期和时间
    data = item.xpath('./div/p/span[1]/text()')
    data = str(data[0])
    #print(data)

    #提取日期
    year = data.split("-")[0]
    month = data.split("-")[1]
    day = data.split("-")[2].split(" ")[0]
    blog_time = str(year) + "-" + month + "-" + day
    print(blog_time, year)
    time_list.append(blog_time)
    year_list.append(year)
print("博客总数:", count)

输出结果如下图所示，每页共计40篇博客。

2.翻页采集数据

博客翻页主要通过循环实现，下图展示了翻页的网址。

此时增加翻页后的代码如下所示：

# coding:utf-8
# By:Eastmount
import requests
from lxml import etree

#设置浏览器代理,它是一个字典
headers = 
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \\
        AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36'


num = 1
count = 0
title_list = []
time_list = []
year_list = []
while num<=18:
    url = 'https://xxx/list/' + str(num)

    #向服务器发出请求
    r = requests.get(url = url, headers = headers).text

    #解析DOM树结构
    html_etree = etree.HTML(r)
    div = html_etree.xpath('//*[@class="article-list"]/div')
    for item in div:
        #标题
        value = item.xpath('./h4/a/text()')
        title = value[1].strip()
        count += 1
        print(title)
        title_list.append(title)
        
        #日期和时间
        data = item.xpath('./div/p/span[1]/text()')
        data = str(data[0])

        #提取日期
        year = data.split("-")[0]
        month = data.split("-")[1]
        day = data.split("-")[2].split(" ")[0]
        blog_time = str(year) + "-" + month + "-" + day
        print(blog_time, year)
        time_list.append(blog_time)
        year_list.append(year)
    num += 1
print("博客总数:", count)
print(len(title_list), len(time_list), len(year_list))

输出结果如下图所示，作者711篇博客均采集完成。

3.数据按年份存储

将所有博客时间存储至列表中，再按年份统计每天的发表次数，最终存储至Json文件，按照如下格式。

第一步，生成一年的所有日期，以2021年为例。

import arrow
 
#判断闰年并获取一年的总天数
def isLeapYear(years):
    #断言：年份不为整数时抛出异常
    assert isinstance(years, int), "请输入整数年，如 2018"
    #判断是否是闰年
    if ((years % 4 == 0 and years % 100 != 0) or (years % 400 == 0)):  
        days_sum = 366
        return days_sum
    else:
        days_sum = 365
        return days_sum
 
#获取一年的所有日期
def getAllDayPerYear(years):
    start_date = '%s-1-1' % years
    a = 0
    all_date_list = []
    days_sum = isLeapYear(int(years))
    print()
    while a < days_sum:
        b = arrow.get(start_date).shift(days=a).format("YYYY-MM-DD")
        a += 1
        all_date_list.append(b)
    return all_date_list

all_date_list = getAllDayPerYear("2021")
print(all_date_list)

输出结果如下所示：

['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', ...,  '2021-12-29', '2021-12-30', '2021-12-31']

第二步，遍历一年所有日期发表博客的数量。

#--------------------------------------------------------------------------
#遍历一年所有日期发表博客的数量
k = 0
res = 
while k<len(all_date_list):
    tt = all_date_list[k]
    res[tt] = 0
    m = 0
    while m<len(time_list):
        tt_lin = time_list[m]
        if tt==tt_lin:
            res[tt] += 1
        m += 1
    k += 1
print("\\n------------------------统计结束-------------------------\\n")
print(res)
#统计发表博客数
count_blog = 0
for i in res.keys():
    if res[i] > 0:
        count_blog += res[i]
print(count_blog)

输出结果可以看到2021年作者发表博客106篇，并且形成该年的每日发表博客数。

第三步，存储至Json文件。

#--------------------------------------------------------------------------
#存储至Json文件
import json
print(type(res), len(res))
with open("data-2021.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    json.dump(res, f)
    print("文件写入....")

最终生成结果如下图所示：

4.完整代码

完整代码如下所示，修改近十年的年份，将生成不同的博客数量。

  • 2022年：61篇
  • 2021年：106篇
  • 2020年：132篇
  • 2019年：87篇
  • 2018年：53篇
  • 2017年：35篇
  • 2016年：48篇
  • 2015年：92篇
  • 2014年：57篇
  • 2013年：34篇
# coding:utf-8
# By:Eastmount
import requests
from lxml import etree

#--------------------------------------------------------------------------
#采集CSDN博客数据
headers = 
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \\
        AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36'


num = 1
count = 0
title_list = []
time_list = []
year_list = []
while num<=18:
    url = 'https://xxx/list/' + str(num)

    #向服务器发出请求
    r = requests.get(url = url, headers = headers).text

    #解析DOM树结构
    html_etree = etree.HTML(r)
    div = html_etree.xpath('//*[@class="article-list"]/div')
    for item in div:
        #标题
        value = item.xpath('./h4/a/text()')
        title = value[1].strip()
        count += 1
        #print(title)
        title_list.append(title)
        
        #日期和时间
        data = item.xpath('./div/p/span[1]/text()')
        data = str(data[0])

        #提取日期
        year = data.split("-")[0]
        month = data.split("-")[1]
        day = data.split("-")[2].split(" ")[0]
        blog_time = str(year) + "-" + month + "-" + day
        #print(blog_time, year)
        time_list.append(blog_time)
        year_list.append(year)
    num += 1
print("博客总数:", count)
print(len(title_list), len(time_list), len(year_list))

#--------------------------------------------------------------------------
#生成一年所有日期
import arrow
 
#判断闰年并获取一年的总天数
def isLeapYear(years):
    #断言：年份不为整数时抛出异常
    assert isinstance(years, int), "请输入整数年，如 2018"
    #判断是否是闰年
    if ((years % 4 == 0 and years % 100 != 0) or (years % 400 == 0)):  
        days_sum = 366
        return days_sum
    else:
        days_sum = 365
        return days_sum
 
#获取一年的所有日期
def getAllDayPerYear(years):
    start_date = '%s-1-1' % years
    a = 0
    all_date_list = [以上是关于matplotlib可视化番外篇bar()--带误差棒的堆积柱状图的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 

 Python-Matplotlib可视化（番外篇）——Matplotlib中的事件处理详解与实战


 OpenCV-Python实战（番外篇）——OpenCVNumPy和Matplotlib直方图比较


 可视化（番外篇）


 [Python从零到壹] 番外篇之可视化利用D3库实现CSDN博客每日统计效果（类似github）


 [Python从零到壹] 番外篇之可视化利用D3库实现CSDN博客每日统计效果（类似github）


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