使用matplotlib绘制并排柱状图的实战案例

一、概念说明

二、数据展示

三、图像绘制

总结

一、概念说明

柱状图(bar chart)，从相同的横坐标出发，以不同的数值大小来设定柱子的高度，进而表示无序或有序的定性数据间某个定量指标的大小关系。

示意图如下：

(1) 在无序的横坐标情景下,我们常常根据数值大小降序排布。

(2) 柱状图在纵坐标上可以有正有负，但必须以基准的0线开始绘制，否则会传递错误的视觉信息。

(3) 当类别间数值差异较大/类别较多/类别命名文本较长时，我们可以考虑将柱形图逆转90°，即使用条形图。

(4)如果手中的数据是二维定性的情况，可以根据需求分别选择堆叠柱状图或者并排柱状图。

①堆叠柱状图：

--- 关注类0-4的大类总量的对比

--- 同时关注小类a/b占大类的比重

② 并排柱状图(案例对象)

--- 更关注小类系列1-3在不同大类1-4间的对比

--- 关注小类在大类间数值分布的差异

--- 如果要呈现大类总量信息，可以增加折线图

二、数据展示

在本案例中，我们是希望使用python编码，利用其中matplotlib包绘制并排柱状图，因此我们需要二维定序数据。

根据我专栏其它的案例呢，还是继续使用随机选的八座城市，目的是希望了解八座城市小初高学校数量对比(柱状)，以及人口数情况（折线)。

秉持城市统计公报中有就记录，无就百度的原则，得到以下仅供绘图的数据。

上述excel表格的数据分别存放，利用下述代码我们将其导入

import pandas as pd
school_num = pd.DataFrame(pd.read_excel('./小初高学校个数.xlsx'))
people_num = pd.DataFrame(pd.read_excel('./2020人口普查数据.xlsx'))

三、图像绘制

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
# 中文和正负号设置
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
x = np.arange(8)
bar_width = 0.3
tick_label = school_num['城市']
plt.figure(figsize=(13,7))
# 柱状
plt.bar(x, school_num['小学'], bar_width, align="center", color="#2bb179", label='小学', alpha=0.5)
plt.bar(x+bar_width, school_num['初中'], bar_width, color="b", align="center", label="初中", alpha=0.5)
plt.bar(x+bar_width*2, school_num['高中'], bar_width, color="orange", align="center", label="高中", alpha=0.5)
# 折线
plt.plot(x+bar_width, people_num['人数-万'], color="#ff796c", marker='o', lw=2,label='人口普查数(万)')
text_x = [x,x+bar_width,x+bar_width*2]
text_x = [text_x[i][j]  for i in range(3) for j in range(8) ]
text_y = [school_num['小学'],school_num['初中'],school_num['高中']]
text_y = [text_y[i][j]  for i in range(3) for j in range(8) ]
plt.xticks(x+bar_width, tick_label,fontsize=18)
plt.yticks(fontsize=18)
plt.xlabel("城市",fontsize=20)
plt.ylabel("学校数量",fontsize=20)
plt.legend(fontsize=16)
plt.grid()
# 柱型加数字
for x,y,text in zip(text_x,text_y,text_y):
    plt.text(x-0.12,y+15,str(text),fontsize=12)
# plt.savefig(r'./并排柱状图示例.webp')

plt.bar（横坐标位置，柱子数值) --- 横坐标位置一般用np.arange（横坐标类别数)得到，因此在并排中，每一个小类，都要右移窗宽个单位，如果您觉得紧挨着显得很密，也可以加0.1让它们稍稍隔开。

plt.plot 的横坐标我选择x+bar_width是因为我们有三个柱子，我希望折线的原点是对应横坐标居中显示。

plt.text --- 这一部分是给整幅图加文字，但具体加在什么位置需要自己指定。

plt.xticks(原名称，新名称)

绘制结果：