


Wie füge ich mit Python Gruppenbeschriftungen zu Balkendiagrammen hinzu?
Hinzufügen von Gruppenbeschriftungen zu Balkendiagrammen mit Python
Bei der Datenvisualisierung kann es nützlich sein, Gruppenbeschriftungen zu Balkendiagrammen hinzuzufügen, um Kategorisieren und verdeutlichen Sie die angezeigten Daten. Während Matplotlib hierfür keine integrierte Funktion hat, kann eine benutzerdefinierte Lösung mit dem folgenden Code implementiert werden:
def mk_groups(data): ... def add_line(ax, xpos, ypos): ... def label_group_bar(ax, data): ...
Die Funktion mk_groups konvertiert das Eingabewörterbuch in bestimmte Daten Format, das für die Erstellung des Balkendiagramms geeignet ist. Dieses Format besteht aus einer Liste von Listen, wobei jede innere Liste eine Gruppe darstellt und Tupel von (Beschriftung, Anzahl der Balken) enthält. Die Funktion add_line zeichnet vertikale Linien im Nebenplot, um die Gruppen zu trennen. Die Funktion label_group_bar verwendet das Wörterbuch und verwendet das von mk_groups generierte Datenformat, um das Balkendiagramm mit den Gruppenbezeichnungen zu erstellen, die sich unter den entsprechenden Balken befinden.
Um dies zu verwenden Lösung: Stellen Sie die Daten in einer Wörterbuchstruktur bereit, wobei die Schlüssel der obersten Ebene die Gruppenbeschriftungen sind und die nachfolgenden Ebenen die Beschriftungen und Werte für die Balken innerhalb jeder Gruppe enthalten. Die Funktion label_group_bar erstellt dann ein Balkendiagramm mit den gewünschten Gruppenbeschriftungen.
Beispiel:
Berücksichtigen Sie die folgenden Daten:
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} } }
Aufruf von label_group_bar(ax, data) wird erstellt ein Balkendiagramm mit den Gruppen „Raum A“ und „Raum B“ und den zugehörigen Beschriftungen. Das resultierende Diagramm ähnelt dem folgenden:
[Bild eines Balkendiagramms mit Gruppenbeschriftungen]
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie füge ich mit Python Gruppenbeschriftungen zu Balkendiagrammen hinzu?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.
