matplotlib 高级条形图

Posted 2023-03-11

【中文标题】matplotlib 高级条形图

【英文标题】：matplotlib advanced bar plot

【发布时间】：2013-11-23 22:01:42

【问题描述】：

我需要重新创建一个类似于下面在 Excel 中创建的图表。我希望使用 matplotlib，但似乎找不到任何示例或参考来说明如何制作这样的图表。我需要根据性能阈值对条形进行着色，并显示阈值。谁能指出我正确的方向？不过，我确实需要能够用 Python 做到这一点。

【问题讨论】：

另见Plot a horizontal line using matplotlib & Adding value labels on a matplotlib bar chart & Format y axis as percent

【参考方案1】：

我得跑了，但这里有一些东西可以让你开始：

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.rcParams['text.usetex'] = False
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas

df = pandas.DataFrame(np.random.uniform(size=37)*100, columns=['A'])
threshold = 75
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,3))

good = df['A'][df['A'] >= threshold]
bad = df['A'][df['A'] < threshold]

ax.bar(left=good.index, height=good, align='center', color='ForestGreen', zorder=5)
ax.bar(left=bad.index, height=bad, align='center', color='Firebrick', zorder=5)

ax.axhline(y=threshold, linewidth=2, color='ForestGreen', zorder=0)

ax.set_xticks(df.index)
ax.set_xlim(left=df.index[0]-0.75, right=df.index[-1]+0.75)

def annotateBars(row, ax=ax):
    if row['A'] < 20:
        color = 'black'
        vertalign = 'bottom'
        vertpad = 2
    else:
        color = 'white'
        vertalign = 'top'
        vertpad = -2

    ax.text(row.name, row['A'] + vertpad, ":.1f%".format(row['A']),
            zorder=10, rotation=90, color=color,
            horizontalalignment='center',
            verticalalignment=vertalign,
            fontsize=8, weight='heavy')

junk = df.apply(annotateBars, ax=ax, axis=1)

这给了我：

【参考方案2】：

现在可以更简洁地绘制：

Axes.bar_label 自动标记条形 (requires matplotlib 3.4.0+) Axes.bar 有一个 color 参数，可以接受一组颜色（例如，通过 numpy.where）

所以现在只需要几行，例如使用保罗的样本df = pd.DataFrame('A': np.random.uniform(size=35) * 100)：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 3))
threshold = 75

# plot bars as blue if A > threshold, else red
color = np.where(df.A > threshold, 'blue', 'red')
ax.bar(x=df.index, height=df.A, color=color)

# add bar labels
ax.bar_label(ax.containers[0], fmt='%.1f%%')

# add threshold line
ax.axhline(threshold, alpha=0.5, zorder=0)

或者对于多个阈值，只需根据需要更新color（例如通过numpy.select）：

upper, lower = 75, 25
color = np.select([df.A > upper, df.A < lower], ['blue', 'red'], default='gray')

请注意，颜色数组也可以传递给其他条形图助手：

DataFrame.plot.bar:

df.plot.bar(y='A', color=color, ax=ax)

Series.plot.bar:

df.A.plot.bar(color=color, ax=ax)

seaborn.barplot（如palette）：

sns.barplot(x=df.index, y=df.A, palette=color, ax=ax)