カスタム関数を使用して Matplotlib の棒グラフにグループ ラベルを追加するにはどうすればよいですか?
棒グラフへのグループ ラベルの追加
Matplotlib では、棒グラフにグループ ラベルを追加すると、読みやすさが向上し、明確な視覚的表現が提供されます。データ構造。これを実現するカスタム ソリューションは次のとおりです。
# 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')
説明:
- mk_groups() 関数は、入力辞書をタプルのリストに再帰的に変換します。ここで、各タプルはバー グループ、または目盛ラベルとバー値のペアを表します。
- label_group_bar() 関数は、この変換されたデータを使用して、グループ ラベルが下にある棒グラフを生成します。
- 追加の関数 add_line() は、グループ ラベルを区切る垂直線を作成するために使用されます。
- この例では、このカスタム ソリューションを使用してグループ化されたデータを含む棒グラフを作成する方法を示します。
このアプローチでは、グループ ラベルを棒に追加する簡単な方法が提供されます。 Matplotlib のグラフにより、データの視覚化と解釈が向上します。
以上がカスタム関数を使用して Matplotlib の棒グラフにグループ ラベルを追加するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
