python画并列柱状图
时间: 2025-06-12 07:08:15 浏览: 19
### 使用 Python Matplotlib 绘制并列柱状图
为了创建并列柱状图,可以利用 `matplotlib` 库中的 `bar()` 函数来指定不同组别的位置和宽度。通过调整每组数据条形的位置偏移量,可以使它们在同一水平线上相邻显示。
下面是绘制两个类别(A 和 B)在三个不同项目上的得分情况作为例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据准备
labels = ['G1', 'G2', 'G3']
men_means = [20, 35, 30]
women_means = [25, 32, 34]
x = np.arange(len(labels)) # the label locations
width = 0.35 # 宽度设置为 0.35
fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, men_means, width, label='Men')
rects2 = ax.bar(x + width/2, women_means, width, label='Women')
# 添加一些文本描述
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()
plt.show()
```
这段代码展示了如何定义两组不同的数值,并将这些值放置于同一 X 轴上相对应的位置处形成对比[^1]。这里的关键在于计算每个类目的确切坐标以便正确排列各个柱子;这可以通过向原始索引应用正负位移实现[^2]。
对于更复杂的场景或者有更多分组的情况,则可能需要进一步微调参数以获得理想的视觉效果[^3]。此外,在实际操作过程中还可以自定义颜色、标签以及其他样式属性使图表更加美观易读[^4]。
#### 设置X轴刻度与标签
当处理多个系列的数据时,合理配置 X 轴的刻度非常重要。上述案例中使用了 `set_xticks()` 方法指定了哪些位置应该标记刻度线,而 `set_xticklabels()` 则用于给定相应的文字说明。这样做不仅有助于提高图形可解释性,而且能确保各组之间的间距均匀一致。
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