


Bagaimana untuk Menambah Label Kumpulan pada Carta Bar untuk Data Bersarang?
Menambah Label Kumpulan dalam Carta Bar
Apabila mencipta carta bar dengan data yang rumit, mungkin sukar untuk memisahkan kumpulan secara visual menggunakan label pada paksi-x sahaja. Artikel ini membentangkan penyelesaian tersuai untuk menangani isu ini.
Data yang disediakan terdiri daripada kamus bersarang, mewakili berbilang bilik dan rak, setiap satu mengandungi item berbeza dan nilai sepadannya. Carta bar yang dikehendaki hendaklah menunjukkan dengan jelas label kumpulan yang sepadan dengan rak dalam setiap bilik.
Penyelesaian Tersuai
Memandangkan tiada penyelesaian sedia untuk digunakan dalam matplotlib, fungsi tersuai telah dibangunkan untuk mencapai hasil yang diingini:
def label_group_bar(ax, data): # Process data and convert to appropriate format ... # Create and customize bar chart with labels beneath ...
Pelaksanaan
Fungsi mk_groups menukar kamus yang disediakan kepada bentuk yang sesuai untuk memplot, manakala fungsi add_line menambah garis menegak kepada kumpulan yang berasingan. Fungsi label_group_bar menyepadukan semua fungsi ini untuk menjana carta bar dengan label kumpulan.
Penggunaan
Untuk menggunakan penyelesaian tersuai ini, cuma sediakan kamus data anda kepada fungsi label_group_bar dan hantar subplot yang diingini. . Carta yang terhasil akan mempunyai kumpulan yang dipisahkan dengan jelas, seperti yang ditunjukkan di bawah:
Contoh Output
Menggunakan data yang disediakan, carta bar yang dijana ialah:
[Imej carta bar dengan label kumpulan]
Kesimpulan
Penyelesaian tersuai ini menyediakan cara yang mudah namun berkesan untuk menambah label kumpulan pada carta bar, meningkatkan visualisasi dan pemahaman data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menambah Label Kumpulan pada Carta Bar untuk Data Bersarang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
