在 Matplotlib 中创建分组条形图

在本文中，我们将学习如何在 Matplotlib 中创建分组条形图。让我们讨论一些概念：

• Matplotlib 是一个巨大的Python可视化库，用于数组的 2D 绘图。 Matplotlib 可能是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈一起计算。它是由约翰亨特在 2002 年引入的。
• 条形图或条形图可以是表示知识类别的图形，其中矩形条的长度和高度与它们所代表的值成正比。条形图通常水平或垂直绘制。
• 条形图是比较一个或两个维度的分类数据的好方法。通常情况下，比较两个维度的值会更有趣，为此，需要一个分组的条形图。

方法：

1. 导入库 (Matplotlib)
2. 导入/创建数据。
3. 以分组方式绘制条形图。

示例 1：（简单分组条形图）

Python3

# importing package
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
# create data
x = np.arange(5)
y1 = [34, 56, 12, 89, 67]
y2 = [12, 56, 78, 45, 90]
width = 0.40
  
# plot data in grouped manner of bar type
plt.bar(x-0.2, y1, width)
plt.bar(x+0.2, y2, width)

输出 ：

示例 2：（具有 2 个以上数据的分组条形图）

蟒蛇3

# importing package
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
# create data
x = np.arange(5)
y1 = [34, 56, 12, 89, 67]
y2 = [12, 56, 78, 45, 90]
y3 = [14, 23, 45, 25, 89]
width = 0.2
  
# plot data in grouped manner of bar type
plt.bar(x-0.2, y1, width, color='cyan')
plt.bar(x, y2, width, color='orange')
plt.bar(x+0.2, y3, width, color='green')
plt.xticks(x, ['Team A', 'Team B', 'Team C', 'Team D', 'Team E'])
plt.xlabel("Teams")
plt.ylabel("Scores")
plt.legend(["Round 1", "Round 2", "Round 3"])
plt.show()

输出 ：

示例 3：（使用数据框图的分组条形图）

蟒蛇3

# importing package
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
  
# create data
df = pd.DataFrame([['A', 10, 20, 10, 30], ['B', 20, 25, 15, 25], ['C', 12, 15, 19, 6],
                   ['D', 10, 29, 13, 19]],
                  columns=['Team', 'Round 1', 'Round 2', 'Round 3', 'Round 4'])
# view data
print(df)
  
# plot grouped bar chart
df.plot(x='Team',
        kind='bar',
        stacked=False,
        title='Grouped Bar Graph with dataframe')

输出 ：