plt bar python параметры
Гистограммы устроены очень просто, но изменяя различные параметры мы можем отобразить с их помощью очень много информации, а так же повысить как наглядность данных так и привлекательность самого графика.
Ширина прямоугольников
Чаще всего мы строим гистограммы из одиночных наборов данных, в таких случаях мы можем обойтись, вообще, без каких бы то ни было изменений графика. Просто строим одну или несколько гистограмм на одной области Figure:
Ширина прямоугольников подбирается автоматически и нас это, вполне, устраивает. Но если мы имеем дело с несколькими наборами данных, которые нужно отобразить в пределах одной области Axes, то прямоугольники начинают перекрывать друг друга:
В таких случаях, нам необходимо вручную задавать ширину с помощью параметра width и смещение прямоугольников в массиве x :
В некоторых ситуациях ширина прямоугольников, так же как и их высота, может быть пропорциональна некоторой величине. Что бы задать ширину каждого отдельного прямоугольника можно указать параметр width в виде массива чисел:
Выравнивание нижнего края прямоугольников
Выравнивание для каждого прямоугольника можно задать с помощью массива:
Для того что бы состыковать прямоугольники нескольких наборов данных, достаточно выровнять одни прямоугольники по значениям других:
Для того что бы задать цвет всех прямоугольников достаточно указать его в параметре color :
Так же возможно задать цвет каждого отдельного прямоугольника, указав в параметре color массив цветов:
Не забывайте, что matplotlib поддерживает разные цветовые модели и форматы. Задавая цвет в модели RGBA вы можете контролировать прозрачность прямоугольников, что так же позволяет размещать несколько наборов данных, но без смещения:
Если вам необходимо выделить границу прямоугольников, то вы можете задать ее цвет ( edgecolor ) и толщину ( linewidth ):
Отображение погрешности
На гистограммах можно указывать погрешность измерения величины, как по горизонтали ( xerr ) так и вертикали ( xerr ):
Одно число задает одинаковую погрешность, массив чисел длинной x задает разную но симметричную погрешность для каждого прямоугольника, а массив чисел с формой (2, x) задает минимальное и максимальное значение погрешности для каждого прямоугольника:
Линии погрешности так же можно видоизменять:
matplotlib.pyplot.bar¶
The bars are positioned at x with the given alignment. Their dimensions are given by height and width. The vertical baseline is bottom (default 0).
Many parameters can take either a single value applying to all bars or a sequence of values, one for each bar.
The x coordinates of the bars. See also align for the alignment of the bars to the coordinates.
height float or array-like
The height(s) of the bars.
width float or array-like, default: 0.8
The width(s) of the bars.
bottom float or array-like, default: 0
The y coordinate(s) of the bars bases.
align <'center', 'edge'>, default: ‘center’
Alignment of the bars to the x coordinates:
Container with all the bars and optionally errorbars.
The colors of the bar faces.
edgecolor color or list of color, optional
The colors of the bar edges.
linewidth float or array-like, optional
Width of the bar edge(s). If 0, don’t draw edges.
tick_label str or list of str, optional
The tick labels of the bars. Default: None (Use default numeric labels.)
xerr, yerr float or array-like of shape(N,) or shape(2, N), optional
If not None, add horizontal / vertical errorbars to the bar tips. The values are +/- sizes relative to the data:
ecolor color or list of color, default: ‘black’
The line color of the errorbars.
capsize float, default: rcParams[«errorbar.capsize»] (default: 0.0 )
The length of the error bar caps in points.
error_kw dict, optional
Dictionary of kwargs to be passed to the errorbar method. Values of ecolor or capsize defined here take precedence over the independent kwargs.
log bool, default: False
If True, set the y-axis to be log scale.
**kwargs Rectangle properties
| Property | Description |
|---|---|
| agg_filter | a filter function, which takes a (m, n, 3) float array and a dpi value, and returns a (m, n, 3) array |
| alpha | scalar or None |
| animated | bool |
| antialiased or aa | unknown |
| capstyle | CapStyle or |
| clip_box | Bbox |
| clip_on | bool |
| clip_path | Patch or (Path, Transform) or None |
| color | color |
| contains | unknown |
| edgecolor or ec | color or None or ‘auto’ |
| facecolor or fc | color or None |
| figure | Figure |
| fill | bool |
| gid | str |
| hatch | <'/', '\', '|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*'> |
| in_layout | bool |
| joinstyle | JoinStyle or |
| label | object |
| linestyle or ls | |
| linewidth or lw | float or None |
| path_effects | AbstractPathEffect |
| picker | None or bool or float or callable |
| rasterized | bool |
| sketch_params | (scale: float, length: float, randomness: float) |
| snap | bool or None |
| transform | Transform |
| url | str |
| visible | bool |
| zorder | float |
barh Plot a horizontal bar plot.
Objects passed as data must support item access ( data[s] ) and membership test ( s in data ).
Matplotlib. Урок 4.3. Визуализация данных. Столбчатые и круговые диаграммы
В этому уроке изучим особенности работы со столбчатой и круговой диаграммами.
Столбчатые диаграммы
Для визуализации категориальных данных хорошо подходят столбчатые диаграммы. Для их построения используются функции:
bar() – для построения вертикальной диаграммы
barh() – для построения горизонтальной диаграммы.
Построим простую диаграмму:
Если заменим bar() на barh() получим горизонтальную диаграмму:
Рассмотрим более подробно параметры функции bar() :
Построим более сложный пример, демонстрирующий работу с параметрами:
Групповые столбчатые диаграммы
Используя определенным образом подготовленные данные можно строить групповые диаграммы:
Диаграмма с errorbar элементом
Круговые диаграммы
Классическая круговая диаграмма
Пример построения диаграммы:
Рассмотрим параметры функции pie() :
Создадим пример, в котором продемонстрируем работу с параметрами функции pie() :
Вложенные круговые диаграммы
Рассмотрим пример построения вложенной круговой диаграммы. Такая диаграмма состоит из двух компонент: внутренняя ее часть является детальным представлением информации, а внешняя – суммарную по заданным областям. Каждая область представляет собой список численных значений, вместе они образуют общий набор данных. Рассмотрим на примере:
Круговая диаграмма в виде бублика
P.S.
Способы создания гистограмм с помощью Python
За последний год я сталкивалась с необходимостью рисования гистограмм и столбчатых диаграмм достаточно часто для того, чтобы появилось желание и возможность об этом написать. Кроме того, мне самой довольно сильно не хватало подобной информации. В этой статье приведен обзор 3 методов создания таких графиков на языке Python.
Начнем с того, чего я сама по своей неопытности не знала очень долго: столбчатые диаграммы и гистограммы — разные вещи. Основное отличие состоит в том, что гистограмма показывает частотное распределение — мы задаем набор значений оси Ox, а по Oy всегда откладывается частота. В столбчатой диаграмме (которую в англоязычной литературе уместно было бы назвать barplot) мы задаем и значения оси абсцисс, и значения оси ординат.
Для демонстрации я буду использовать избитый набор данных библиотеки scikit learn Iris. Начнем c импортов:
Преобразуем набор данных iris в dataframe — так нам удобнее будет с ним работать в будущем.
Из интересующих нас параметров data содержит информацию о длине чашелистиков и лепестков и ширине чашелистиков и лепестков.
Используем Matplotlib
Построение гистограммы
Cтроим обычную гистограмму, показывающую частотное распределение длин лепестков и чашелистиков:
Построение столбчатой диаграммы
Используем методы matplotlib-а, чтобы сравнить ширину листьев и чашелистиков. Это кажется удобнее всего делать на одном графике:
Для примера и в целях упрощения картинки возьмем первые 50 строк dataframe.
Используем методы seaborn
На мой взгляд, многие задачи по построению гистограмм проще и эффективнее выполнять с помощью методов seaborn (кроме того, seaborn выигрывает еще и своими графическими возможностями, на мой взгляд).
Я приведу пример задач, решающихся в seaborn с помощью одной строчки кода. Особенно seaborn выигрышный, когда надо построить распределение. Скажем, нам надо построить распределение длин чашелистиков. Решение этой задачи таково:
Если же вам необходим только график распределения, сделать его можно так:
Подробнее о построении распределений в seaborn можно почитать тут.
Здесь все просто. На самом деле, это оболочка matplotlib.pyplot.hist(), но вызов функции через pd.hist() иногда удобнее менее поворотливых конструкций matplotlib-a. В документации библиотеки pandas можно прочитать больше.
Спасибо, что прочитали до конца! Буду рада отзывам и комментариям!
Matplotlib Bar Plot – Учебник и примеры
В этом уроке мы рассмотрим, как построить гистограмму в Matplotlib и Python. Мы рассмотрим основные гистограммы, а также настроим их и расширенные штабелированные гистограммы с примерами.
Matplotlib Bar Plot – Учебник и примеры
Вступление
Matplotlib – одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. От простых до сложных визуализаций-это библиотека для большинства.
Гистограммы отображают числовые величины на одной оси и категориальные переменные на другой, позволяя вам увидеть, сколько вхождений существует для различных категорий.
Гистограммы можно использовать как для визуализации временных рядов, так и просто категориальных данных.
Постройте барный график в Matplotlib
Построение гистограммы в Matplotlib так же просто, как вызов функции bar() в экземпляре PyPlot и передача категориальных и непрерывных переменных, которые мы хотели бы визуализировать.
Это приводит к чистой и простой гистограмме:
Постройте график горизонтальной полосы в Matplotlib
Часто мы можем захотеть построить гистограмму горизонтально, а не вертикально. Это легко достижимо путем переключения вызова plt.bar() с вызовом plt.barh() :
Это приводит к горизонтально ориентированной гистограмме:
Изменение цвета гистограммы в Matplotlib
Изменить цвет самих полосок так же просто, как задать аргумент color со списком цветов. Если в списке больше полос, чем цветов, они снова начнут применяться с первого цвета:
Теперь у нас есть красиво окрашенный участок бара:
Конечно, вы также можете использовать стенографические версии или даже HTML-коды:
Или вы даже можете поставить одно скалярное значение, чтобы применить его ко всем барам:
Гистограмма с полосами ошибок в Matplotlib
Когда вы строите средние значения списков, что является обычным приложением для гистограмм, у вас будет некоторое пространство ошибок. Очень полезно построить диаграммы ошибок, чтобы другие наблюдатели и вы сами знали, насколько правдивы эти средства и какое отклонение ожидается.
Для этого давайте создадим набор данных с некоторыми значениями, рассчитаем их средние значения и стандартные отклонения с помощью Numpy и построим их с помощью полос ошибок:
Здесь мы создали три поддельных набора данных с несколькими значениями в каждом. Мы визуализируем средние значения каждого из этих списков. Однако, поскольку средние значения, а также средние значения могут давать ложное представление о точности, мы также рассчитаем стандартное отклонение этих наборов данных, чтобы добавить их в виде баров ошибок.
Это в конечном счете приводит к:
Сюжет Stacked Bar Plot в Matplotlib
Наконец, давайте построим график сложенных столбиков. Штабелированные гистограммы действительно полезны, если у вас есть группы переменных, но вместо того, чтобы строить их одну рядом с другой, вы хотели бы построить их одну поверх другой.
Для этого у нас снова будут группы данных. Затем мы рассчитаем их стандартное отклонение для баров ошибок.
Наконец, нам понадобится диапазон индексов, чтобы построить эти переменные друг над другом, сохраняя их относительный порядок. Этот индекс будет по существу представлять собой диапазон чисел длины всех групп, которые мы имеем.
Для более чем одной группы вам нужно будет сложить значения вместе перед построением графика, иначе гистограмма не будет складываться. Мы будем использовать Numpy np.add().to list() для добавления элементов двух списков и создания списка обратно:
Запуск этого кода приводит к:
Вывод
В этом уроке мы рассмотрели несколько способов построения гистограммы с помощью Matplotlib и Python. Мы также рассмотрели, как вычислять и добавлять бары ошибок, а также складывать бары друг на друга.
Визуализация данных в Python
Хотите действительно понять свои данные?
✅ 30-дневная гарантия возврата денег без вопросов
✅ От Новичка до продвинутого
✅ Регулярно обновляется (последнее обновление в январе 2021 года)
✅ Содержит БЕСПЛАТНОЕ Дополнительное Руководство