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我正在尝试按照图库中的示例在 matplotlib 中制作分组条形图。我使用以下内容：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(7,7), dpi=300)
xticks = [0.1, 1.1]
groups = [[1.04, 0.96],
          [1.69, 4.02]]
group_labels = ["G1", "G2"]
num_items = len(group_labels)
ind = arange(num_items)
width = 0.1
s = plt.subplot(1,1,1)
for num, vals in enumerate(groups):
    print "plotting: ", vals
    group_len = len(vals)
    gene_rects = plt.bar(ind, vals, width,
                         align="center")
    ind = ind + width
num_groups = len(group_labels)
# Make label centered with respect to group of bars
# Is there a less complicated way?
offset = (num_groups / 2.) * width
xticks = arange(num_groups) + offset
s.set_xticks(xticks)
print "xticks: ", xticks
plt.xlim([0 - width, max(xticks) + (num_groups * width)])
s.set_xticklabels(group_labels)

在此处输入图像描述

我的问题是：

  1. 如何控制条形组之间的空间？现在间距很大，看起来很傻。请注意，我不想让条更宽 - 我希望它们具有相同的宽度，但要靠得更近。

  2. 如何使标签居中在条形组下方？我试图提出一些算术计算来将 xlabels 定位在正确的位置（参见上面的代码），但它仍然有点偏离......感觉有点像编写绘图库而不是使用绘图库。如何解决这个问题？（是否有 matplotlib 的包装器或内置实用程序，这是默认行为？）

编辑：回复@mlgill：谢谢你的回答。您的代码当然要优雅得多，但仍然存在相同的问题，即条形的宽度和组之间的间距不是单独控制的。您的图表看起来正确，但条形太宽了——它看起来像 Excel 图表——我想让条形变细。

宽度和边距现在已链接，所以如果我尝试：

margin = 0.60
width = (1.-2.*margin)/num_items

它使酒吧变得更瘦，但使团队相距甚远，因此情节再次看起来不正确。

如何制作一个采用两个参数的分组条形图函数：每个条形的宽度和条形组之间的间距，并像您的代码一样正确绘制它，即 x 轴标签居中在组下方？

我认为由于用户必须计算特定的低级布局数量，例如边距和宽度，我们仍然基本上是在编写一个绘图库:)

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3 回答 3

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其实我认为这个问题最好通过调整figsizeand来解决width；这是我的输出figsize=(2,7)和width=0.3：

在此处输入图像描述

顺便说一句，如果你使用包装器，这种类型的事情会变得更简单（pandas我也导入seaborn了，这不是解决方案所必需的，但在我看来让情节更漂亮、更现代）：

import pandas as pd        
import seaborn 
seaborn.set() 

df = pd.DataFrame(groups, index=group_labels)
df.plot(kind='bar', legend=False, width=0.8, figsize=(2,5))
plt.show()

在此处输入图像描述

于 2015-07-07T01:35:03.243 回答
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这两个问题的诀窍是理解 Matplotlib 中的条形图期望每个系列（G1，G2）的总宽度为“1.0”，计算两边的边距。因此，设置边距可能是最简单的，然后根据每个系列有多少条来计算每个条的宽度。在您的情况下，每个系列有两个条形图。

假设您将每个条左对齐，而不是像您所做的那样将它们居中对齐，此设置将导致 x 轴上从 0.0 到 1.0、1.0 到 2.0 等范围的系列。因此，每个系列的确切中心，即您希望标签出现的位置，将位于 0.5、1.5 等处。

我已经清理了你的代码，因为有很多无关的变量。见内评论。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize=(7,7), dpi=300)

groups = [[1.04, 0.96],
          [1.69, 4.02]]
group_labels = ["G1", "G2"]
num_items = len(group_labels)
# This needs to be a numpy range for xdata calculations
# to work.
ind = np.arange(num_items)

# Bar graphs expect a total width of "1.0" per group
# Thus, you should make the sum of the two margins
# plus the sum of the width for each entry equal 1.0.
# One way of doing that is shown below. You can make
# The margins smaller if they're still too big.
margin = 0.05
width = (1.-2.*margin)/num_items

s = plt.subplot(1,1,1)
for num, vals in enumerate(groups):
    print "plotting: ", vals
    # The position of the xdata must be calculated for each of the two data series
    xdata = ind+margin+(num*width)
    # Removing the "align=center" feature will left align graphs, which is what
    # this method of calculating positions assumes
    gene_rects = plt.bar(xdata, vals, width)


# You should no longer need to manually set the plot limit since everything 
# is scaled to one.
# Also the ticks should be much simpler now that each group of bars extends from
# 0.0 to 1.0, 1.0 to 2.0, and so forth and, thus, are centered at 0.5, 1.5, etc.
s.set_xticks(ind+0.5)
s.set_xticklabels(group_labels)

我的代码的输出。

于 2012-07-22T20:37:29.823 回答
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我阅读了 Paul Ivanov 在Nabble上发布的答案，该答案可能会以较低的复杂性解决这个问题。只需将索引设置如下。这将增加分组列之间的间距。

ind = np.arange(0,12,2)
于 2014-06-22T19:14:31.830 回答