matplotlib - la creazione di grafico a barre orizzontali

Question

ho inciampato attraversato il seguente frammento, per la creazione di grafico a barre orizzontali usando matplotlib:

import matplotlib 
from pylab import * 

val = 3+10*rand(5) # the bar lengths 
pos = arange(5)+.5 # the bar centers on the y axis 
print pos 
figure(1) 
barh(pos,val, align='center') 
yticks(pos, ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim')) 
xlabel('Performance') 
title('horizontal bar chart using matplotlib') 
grid(True) 
show() 

voglio modificare lo script di cui sopra come segue:

1. Marchio le barre tracciate "meno pesanti" (ovvero riducono l'altezza delle barre di horiz tracciate)
2. Riportate i numeri negativi e positivi come barre orizzontali sullo stesso grafico

qualsiasi aiuto (snippet di codice o collegamenti) per aiutarmi a rendere le modifiche di cui sopra sarebbe molto utile.

a parte, se volessi creare barre orizzontali impilate (ad esempio ogni etichetta aveva 3 barre orizzontali impilate), come modificherei il codice di cui sopra per tracciare un grafico a barre orizzontali a 3 colonne?

[[Edit]]

Qualcuno potrebbe inviare due brevi frammento di codice che mostra come:

1. Stampa etichette sul lato opposto delle barre orizzontali (in modo che, ad esempio, l'etichetta per le barre "negative" viene visualizzata nel primo quarto e le etichette per le barre "positive" vengono visualizzate nel secondo quadrante

2. Plot multiple (ad esempio 2 o 3) barre orizzontali (invece di una sola). amples sono il first two images shown here

Answer 1

import matplotlib 
from pylab import * 

val = 3-6*rand(5) # the bar lengths  # changed your data slightly 
pos = arange(5)+.5 # the bar centers on the y axis 
print pos 
figure(1) 
barh(pos,val, align='center',height=0.1) # notice the 'height' argument 
yticks(pos, ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim')) 

gca().axvline(0,color='k',lw=3) # poor man's zero level 

xlabel('Performance') 
title('horizontal bar chart using matplotlib') 
grid(True) 
show() 

In generale, io suggerirei di non usare from pyplot import *. A meno che non siete in modalità interattiva, utilizzare l'oggetto approccio orientato:

import matplotlib.pyplot as plt 
from numpy.random import rand 
from numpy import arange 

val = 3-6*rand(5) # the bar lengths 
pos = arange(5)+.5 # the bar centers on the y axis 
print pos 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.barh(pos,val, align='center',height=0.1) 
ax.set_yticks(pos, ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim')) 

ax.axvline(0,color='k',lw=3) # poor man's zero level 

ax.set_xlabel('Performance') 
ax.set_title('horizontal bar chart using matplotlib') 
ax.grid(True) 
plt.show() 

Un buon punto di partenza per i vari tipi di grafici è la matplotlib gallery

Answer 2

Come detto da Zhenya, si dovrà tweek tua tracciare.

Come esempio, di seguito è una funzione che produce una personalizzazione barra orizzontale terreno:

• l'ingresso è i dati, racchiusi in un dizionario
• poi calcola la posizione Y zecche secondo di il numero di misure (bar) che hai in ogni categoria (persone) e lo spazio che vuoi mettere tra ogni categoria.
• infine trame ciascuna della misura di dati (con un colore diverso se è stato specificato che)

Per impostazione predefinita, verrà tracciare il nome delle categorie (persone) a destra, ma si può di Certo che cambia.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# creation of the data 
name_list = ['day1', 'day2', 'day3', 'day4'] 
data = {name: 3+10*np.random.rand(5) for name in name_list} 

colors_list = ['0.5', 'r', 'b', 'g'] #optional 

def customize_barh(data, width_bar=1, width_space=0.5, colors=None): 
    n_measure = len(data)     #number of measure per people 
    n_people = data[data.keys()[0]].size # number of people 

    #some calculation to determine the position of Y ticks labels 
    total_space = n_people*(n_measure*width_bar)+(n_people-1)*width_space 
    ind_space = n_measure*width_bar 
    step = ind_space/2. 
    pos = np.arange(step, total_space+width_space, ind_space+width_space) 

    # create the figure and the axes to plot the data 
    fig = plt.figure(figsize=(8,6)) 
    ax = fig.add_axes([0.15, 0.15, 0.65, 0.7]) 

    # remove top and right spines and turn ticks off if no spine 
    ax.spines['right'].set_color('none') 
    ax.spines['top'].set_color('none') 
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') 
    ax.yaxis.set_ticks_position('right') # ticks position on the right 
    # postition of tick out 
    ax.tick_params(axis='both', direction='out', width=3, length=6, 
        labelsize=24, pad=8) 
    ax.spines['left'].set_linewidth(3) 
    ax.spines['bottom'].set_linewidth(3) 

    # plot the data 
    for i,day in enumerate(data.keys()): 
     if colors == None: 
      ax.barh(pos-step+i*width_bar, data[day], width_bar, #facecolor='0.4', 
        edgecolor='k', linewidth=3) 
     else: 
      ax.barh(pos-step+i*width_bar, data[day], width_bar, facecolor=colors[i], 
        edgecolor='k', linewidth=3) 


    ax.set_yticks(pos) 
    # you may want to use the list of name as argument of the function to be more 
    # flexible (if you have to add a people) 
    ax.set_yticklabels(('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim'))   
    ax.set_ylim((-width_space, total_space+width_space)) 
    ax.set_xlabel('Performance', size=26, labelpad=10) 

customize_barh(data, colors=colors_list) 
plt.savefig('perf.png') 
plt.show() 

che produce:

Answer 3

I seguenti codici snippet è un esempio di utilizzare la funzione testo di annotare etichetta di testo sul lato sinistro per valori negativi e destra per i valori positivi come menzionato da entrambe le gcalmette e Zhenya.

from pylab import setp 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import math 

# creation of the data 
name_list = ['day1', 'day2', 'day3', 'day4'] 
data = {name: 3+10*np.random.rand(5) for name in name_list} 

for name in name_list: 
    data[name][0] = data[name][0]*-1 
    data[name][2] = data[name][2]*-1 

colors_list = ['0.5', 'r', 'b', 'g'] #optional 

def customize_barh(data, width_bar=1, width_space=0.5, colors=None): 
    n_measure = len(data)     #number of measure per people 
    n_people = data[data.keys()[0]].size # number of people 

    #some calculation to determine the position of Y ticks labels 
    total_space = n_people*(n_measure*width_bar)+(n_people-1)*width_space 
    ind_space = n_measure*width_bar 
    step = ind_space/2. 
    pos = np.arange(step, total_space+width_space, ind_space+width_space) 
    # create the figure and the axes to plot the data 
    fig = plt.figure(figsize=(8,6)) 
    ax = fig.add_axes([0.15, 0.15, 0.65, 0.7]) 

    # remove top and right spines and turn ticks off if no spine 
    ax.spines['right'].set_color('none') 
    ax.spines['top'].set_color('none') 
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') 
    ax.yaxis.set_ticks_position('default') # ticks position on the right 
    # postition of tick out 
    ax.tick_params(axis='both', direction='out', width=3, length=6, 
        labelsize=24, pad=8) 
    ax.spines['left'].set_linewidth(3) 
    ax.spines['bottom'].set_linewidth(3) 

    # plot the data 
    for i,day in enumerate(data.keys()): 
     if colors == None: 
      ax.barh(pos-step+i*width_bar, data[day], width_bar, #facecolor='0.4', 
        edgecolor='k', linewidth=3) 
     else: 
      ax.barh(pos-step+i*width_bar, data[day], width_bar, facecolor=colors[i], 
        edgecolor='k', linewidth=3) 


    ax.set_yticks(pos) 
    # you may want to use the list of name as argument of the function to be more 
    # flexible (if you have to add a people) 
    setp(ax.get_yticklabels(), visible=False)   
    ax.set_ylim((-width_space, total_space+width_space)) 
    ax.set_xlabel('Performance', size=26, labelpad=10) 
    labels_list = ['Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim','Jim'] 

    # creation of an array of positive/negative values (based on the values 
    # of the data) that will be used as x values for adding text as side labels 
    side_list = [] 
    for index in range(len(labels_list)): 
     sum = 0 
     for name in name_list: 
      sum+= data[name][index] 
     if math.copysign(1,sum) > 0: 
      side_list.append(16) 
     else: 
      side_list.append(-21) 
    for label in labels_list: 
     plt.text(side_list[labels_list.index(label)], pos[labels_list.index(label)]-0.5, label,fontsize=26) 
customize_barh(data, colors=colors_list) 
plt.savefig('perf.png') 
plt.show() 

Funziona sulla base del fatto che i tutti i bar per una data persona devono essere positivo o negativo per il testo da essere annotato sul lato corretto. Per cambiare questo comportamento basta cambiare la generazione di side_list.

E.g Se si desidera che una determinata soglia della barra determini la posizione dell'etichetta, contare i valori dei dati oltre tale soglia anziché sommare i valori per un determinato nome.

Es Per soglia di 3 bar su tuttavia molti, il ciclo diventa

for index in range(len(labels_list)): 
     count = 0 
      for name in name_list: 
       if data[name][index] > 0: 
        count+= 1 
      if count > 3: 
       side_list.append(16) 
      else: 
       side_list.append(-21) 

La generazione di side_list dovranno anche essere modificato per regolare l'intervallo di dati, come gli esempi riportati uso dati casuali in un intervallo specificato.

E.g È necessario regolare gli offset di etichetta di side_list.append(16) e side_list.append(-21) in base ai propri dati.