python 并列柱状图

### 使用 Python 绘制并列柱状图 为了实现并列柱状图，可以利用 `matplotlib` 和 `seaborn` 库。这些库提供了灵活的方式来调整图表的各种参数，包括柱子之间的宽度和位置。 下面是一个具体的例子来展示如何创建两个不同类别的并列柱状图： #### 示例代码：使用 Matplotlib 创建并列柱状图 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4'] men_means = [20, 35, 30, 35] women_means = [25, 32, 34, 20] x = np.arange(len(labels)) # the label locations width = 0.35 # 定义柱宽 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') # 添加一些文本描述以及轴标签 ax.set_ylabel('Scores') ax.set_title('Scores by group and gender') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels) ax.legend() def autolabel(rects): """Attach a text label above each bar in *rects*, displaying its height.""" for rect in rects: height = rect.get_height() ax.annotate('{}'.format(height), xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height), xytext=(0, 3), # 3 points vertical offset textcoords="offset points", ha='center', va='bottom') autolabel(rects1) autolabel(rects2) fig.tight_layout() plt.show() ``` 这段代码展示了如何通过指定不同的偏移量 (`x-width/2`, `x+width/2`) 来放置两组条形的位置，从而形成并列的效果[^2]。 对于更高级的数据可视化需求，还可以考虑使用 Seaborn 这样的高层次绘图接口来进行更加美观且易于理解的图形制作。Seaborn 建立在 Matplotlib 的基础上，并简化了许多常见的绘图操作。 #### 示例代码：使用 Seaborn 创建并列柱状图 ```python import seaborn as sns import pandas as pd sns.set_theme(style="whitegrid") # 构建数据集 data = { "Category": ["A", "B", "C"], "Group A": [7, 8, 9], "Group B": [10, 11, 12] } df = pd.DataFrame(data) # 将DataFrame转换成长格式以便于绘图 df_melted = df.melt(id_vars=["Category"], var_name="Groups", value_name="Values") # 绘制并列柱状图 g = sns.catplot( data=df_melted, kind="bar", x="Category", y="Values", hue="Groups", errorbar=None, palette="dark", alpha=.6, height=6 ) g.despine(left=True) g.set_axis_labels("", "Value") g.legend.set_title("") plt.show() ``` 此段代码中，先构建了一个简单的 DataFrame 并将其转化为适合绘制分类变量的形式；接着调用了 `catplot()` 函数指定了所需的参数以生成最终的并列柱状图。