Wie erstelle ich klar gruppierte Balkendiagramme mit Anmerkungen in Matplotlib?

Erstellen gruppierter Balkendiagramme und Anmerkungen

Problem aufgetreten

Beim Versuch, ein gruppiertes Balkendiagramm mit matplotlib in Python zu erstellen, treten Probleme auf. Das resultierende Diagramm entspricht nicht den Erwartungen.

Den Code verstehen

Ihr bereitgestellter Code besteht aus mehreren Abschnitten:

1. Daten und DataFrame-Konfiguration importieren

• Notwendige Bibliotheken importieren: Numpy und Pandas.
• Daten aus einer CSV-Datei in einen DataFrame (df) lesen und nach „Sehr interessiert“-Werten sortieren .
• Spalten durch 2233 dividieren, um Prozentsätze umzuwandeln.

2. Erstellung gruppierter Balkendiagramme

• Einrichten der Figur und Achsen mit plt.subplots.
• Erstellen von Rechtecken für jede Kategorie („Sehr interessiert“, „Eher interessiert“, „Nicht interessiert“ ) und Festlegen ihrer Beschriftungen und Farben.
• Hinzufügen von Beschriftungen, Titeln und Anpassen von Achsen.

3. Anmerkungen

• Definieren einer Funktion „Autolabel“, um über jedem Balken Anmerkungen hinzuzufügen.
• Anwenden der Funktion auf alle drei Sätze von Rechtecken.

Identifizieren des Problems

Die falsche Darstellung ist wahrscheinlich auf die Art und Weise zurückzuführen, wie Rechtecke im Diagramm platziert werden. Derzeit sind die Balken direkt nebeneinander positioniert, was zu einem überlappenden und verzerrten Erscheinungsbild führt.

Lösung

Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie die Breite w jedes Rechtecks ​​anpassen Schaffen Sie etwas Platz zwischen ihnen. Sie können dies erreichen, indem Sie 0,8 durch die Anzahl der Gruppen dividieren (in diesem Fall 3).

<code class="python">w = 0.8 / 3</code>

Diese Anpassung trennt die Balken angemessen, was zu einem klaren und optisch ansprechenden gruppierten Balkendiagramm führt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich klar gruppierte Balkendiagramme mit Anmerkungen in Matplotlib?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!