首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

matplotlib barh:如何在两组条之间创建视觉间隙?

在matplotlib的barh函数中,可以使用参数gap来创建视觉间隙,这可以通过在每组条之间绘制一个空白的条来实现。gap参数控制了两组条之间的间隔宽度。

下面是一个例子,展示了如何在两组条之间创建视觉间隙:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
group1_values = [10, 15, 7, 12]
group2_values = [8, 11, 9, 6]

# 计算每组条的位置
bar_width = 0.35
bar_positions1 = np.arange(len(categories))
bar_positions2 = bar_positions1 + bar_width + 0.1  # 增加0.1的间隔

# 创建图表对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制两组条
ax.barh(bar_positions1, group1_values, height=bar_width, label='Group 1')
ax.barh(bar_positions2, group2_values, height=bar_width, label='Group 2')

# 设置刻度和标签
ax.set_yticks(bar_positions1 + bar_width / 2)
ax.set_yticklabels(categories)
ax.invert_yaxis()  # 反转y轴,使顶部为第一个条

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图表
plt.show()

在上述例子中,我们首先生成了两组条的示例数据。然后,通过bar_positions1bar_positions2计算了每组条的位置,其中bar_width表示条的宽度。

接下来,通过调用ax.barh函数来绘制两组条。height参数指定了条的高度,label参数设置了每组条的标签。

我们还通过ax.set_yticksax.set_yticklabels来设置y轴的刻度和标签,并使用ax.invert_yaxis()函数来反转y轴的顺序,使顶部为第一个条。

最后,通过调用ax.legend()添加图例,使用plt.show()显示图表。

这是一个使用matplotlib的barh函数在两组条之间创建视觉间隙的例子。对于更详细的barh函数的说明和用法,请参考matplotlib官方文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

    Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。本文主要推荐一个学习使用Matplotlib的步骤。...如果你花时间了解了这一点,才会理解matplotlib API的其余部分。此外,许多python的高级软件包,seaborn和ggplot都依赖于matplotlib。...入门 本文的其余部分将作为一个入门教程,介绍如何在pandas中进行基本的可视化创建,并使用matplotlib自定义最常用的项目。一旦你了解了基本过程,进一步的定制化创建就相对比较简单。...首先,创建图形,然后创建坐标轴,然后将其全部绘制在一起。...结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。如果在做分析时养成使用这种方法的习惯,你应该可以快速定制出任何你需要的图像。

    2.4K20

    高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

    本文来自"Python开发者" Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。...如果你花时间了解了这一点,才会理解matplotlib API的其余部分。此外,许多python的高级软件包,seaborn和ggplot都依赖于matplotlib。...入门 本文的其余部分将作为一个入门教程,介绍如何在pandas中进行基本的可视化创建,并使用matplotlib自定义最常用的项目。一旦你了解了基本过程,进一步的定制化创建就相对比较简单。...首先,创建图形,然后创建坐标轴,然后将其全部绘制在一起。...结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。 如果在做分析时养成使用这种方法的习惯,你应该可以快速定制出任何你需要的图像。

    2.4K20

    Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

    源代码 条形图 使用bar()命令创建条形图十分容易,其中包括一些定制(误差): 源代码 创建堆叠(bar_stacked.py),蜡烛(finance_demo.py)和水平条形图(barh_demo.py...饼图 pie()命令允许您轻松创建饼图。 可选功能包括自动标记区域的百分比,从饼图中心向外生成一个或多个楔形以及阴影效果。 仔细查看附加的代码,它用几行代码来生成这个图像。...金融图表 您可以通过结合 matplotlib 提供的各种绘图函数,布局命令和标签工具来创建复杂的金融图表。...此示例展示了如何在直角投影上绘制轮廓,标记和文本,以 NASA 的“蓝色大理石”卫星图像作为背景。...源代码 对数绘图 semilogx(),semilogy()和loglog()函数简化了对数绘图的创建。 源代码 极轴绘图 polar()命令生成极轴绘图。

    4.3K30

    用 Python 制作子弹图也这么简单,爱了~

    并将仪表板上的颜色使用限制在最低限度 好了,差不多这就是子弹图的应用场景和绘制标准了,下面我们就开始制作吧 2构建图表 思路大致是,可以使用堆叠条形图来表示各种范围,并使用另一个较小的条形图来表示值,最后,用一垂直线标记目标...可以看出,我们需要多个组件图层,使用 matplotlib 来实现会比较方便 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from matplotlib.ticker...我们需要生成调色板的主要原因是我们很可能希望为各种定性范围生成视觉上吸引人的配色方案,直接使用 seaborn 来完成会方便很多 在下面的例子中,我们可以使用 palplot 便利函数来显示 5 种绿色色调的调色板...根据上面列出的原则创建一个简单的子弹图 首先,定义我们想要绘制的值 limits = [80, 100, 150] data_to_plot = ("Example 1", 105, 120) 这个将创建...1]) ax.set_yticklabels([data_to_plot[0]]) prev_limit = 0 for idx, lim in enumerate(limits): ax.barh

    88030

    明月机器学习系列020:图像处理入门篇

    机器视觉 ---- 很显然,像合同比对这种苦力,是很适合使用机器视觉进行解决的,因为它量大,且规则比较明确。所谓基于机器视觉来完成合同文档比对,其实就是计算扫描件和底稿的相似性。...图像二值化 ---- 例如一个合同文档的图像如下: 通过观察,我们也能知道,我们的合同文本都是一行一行的,行与行之间间隙,我们就可以利用这个特征,进行文本行的检测。...已经有了二值化图像了,我们只需要按行累加: sum_img = otsu_img/255 print(otsu_img.shape) sum_img = np.sum(sum_img, axis=1) plt.barh...range(sum_img.size), sum_img) plt.ylim(sum_img.size+1, 0) plt.show() 就可以得到一个条形图,如下: 条形图中,比较大的空白其实就是行间隙之间的空白地带...,下方画一红线,效果如下: 可以看到,文本行的上下边界识别还是非常有效的。

    31520

    干货案例 | Pandas数据可视化怎么做?

    数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,可以帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果。...常见的数据可视化库有: matplotlib 是最常见的2维库,可以算作可视化的必备技能库,由于matplotlib是比较底层的库,api很多,代码学起来不太容易。...seaborn 是建构于matplotlib基础上,能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。...水平条形图 bar环卫barh,就可以将条形图变为水平条形图 df.plot(x='Month', y='Rain', kind='barh') #同样还可以这样画 #df.plot.bar...横坐标 y 同上,纵坐标变量 kind 可视化图的种类,line,hist, bar, barh, pie, kde, scatter figsize 画布尺寸 title 标题 grid 是否显示格子线条

    2.6K30

    数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

    你可以从其基本组件中组装一个图表:数据显示(即绘图的类型:线、、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中,我们可能有多个数据列,并且带有行和列的标签。...即使你不适用seaborn的API,你可能更喜欢导入seaborn来为通用matplotlib图表提供更好的视觉美观度。...▲图9-23 正态混合的标准化直方图与密度估计 04 散点图或点图 点图或散点图可以用于检验两个一维数据序列之间的关系。...06 其他Python可视化工具 和开源代码一样,在Python语言下创建图形的选择有很多(太多而无法一一列举)。自从2010年以来,很多开发工作都集中在创建web交互式图形上。...如果是创建用于印刷或网页的静态图形,我建议根据你的需要使用默认的matplotlib以及像pandas和seaborn这样的附加库。 对于其他数据可视化要求,学习其他可用工具之一可能是有用的。

    5.4K40

    《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

    plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])),matplotlib就会在最后一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制,隐藏创建figure和subplot的过程。...因为matplotlib可以创建连续线图,在点之间进行插值,因此有时可能不太容易看出真实数据点的位置。...其中有些(Rectangle和Circle),可以在matplotlib.pyplot中找到,但完整集合位于matplotlib.patches。...DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一线,并自动创建图例(如图9-14所示): In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10...利用工具Boken(https://bokeh.pydata.org/en/latest/)和Plotly(https://github.com/plotly/plotly.py),现在可以创建动态交互图形

    7.4K90

    Pandas知识点-绘制统计图

    使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图,Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装,使用起来更简单方便。...kind: 使用kind参数指定图形的种类,line表示折线图,scatter表示散点图,bar表示柱状图,barh表示水平柱状图,hist表示直方图,pie表示饼图。...用DataFrame对象绘制折线图时,有多组数据,调用plot()方法会自动绘制出折线图,并且自动设置好图例,比matplotlib方便很多。...alpha: 设置图形显示的透明度,默认是None,可以传入0~1之间的数,值越小越透明。...五、绘制水平柱状 使用plot链式调用barh()方法,或在plot()中设置kind为barh,就可以绘制水平柱状图了,参数用法与bar()方法一样。

    3.6K20

    【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(上篇)

    # 定义两组数据 x1 = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [1, 4, 9, 16, 25] x2 = [1, 2, 3, 4, 5] y2 = [2, 3, 5, 7, 11] # 绘制两折线...通过这个例子,我们学会了如何在同一个图表中绘制多个数据系列,这在多维数据的分析中非常有用。 4.3 创建子图布局 当我们有多组数据想要展示在同一个窗口时,可以使用子图布局。...在 matplotlib 中,子图功能允许我们将同一个图表窗口划分为多个区域,每个区域展示不同的数据。 示例:创建 2x1 的子图布局 假设我们要展示两组销售数据,但希望它们在上下两个子图中显示。...marker:设置数据点的标记(圆圈 o,方块 s 等)。 通过这种方式,我们可以为不同的数据系列使用自定义颜色和样式,以确保图表符合特定的视觉需求。...shrink 的值可以是 0 到 1 之间的小数,值越大箭头缩短得越多。

    67910

    Plotly 和 Pandas:强强联手实现有效的数据可视化

    除非您有天赋或者之前碰巧参加过设计课程,否则制作同时对观众直观的视觉美学图表可能非常具有挑战性且耗时。 当时我的想法是:我想更加有意识地制作图表,以便直观地向观众传达信息。...默认情况下,Pandas Plot 使用 Matplotlib 后端来实现此目的。让我们看看它是如何工作的,并重现 Cole 在她的书中创建的一些示例。...Matplotlib 不能做同样的事情吗?”嗯,这就是区别。 如果我们在 Pandas 中使用 Matplotlib 后端,它会返回一个 Axes 对象,请尝试使用内置 type() 方法进行验证。...,以显示两线开始分歧的点。...)) .update_annotations(yshift=0) .show() ) 往期推荐 微调预训练的 NLP 模型 Ubuntu 包管理的 20 个“apt-get”命令 实战|如何在

    29930

    万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

    Matplotlib 与用Python绘图正好相反。最初,我用matplotlib创建的几乎每个图表看起来都很过时。...用Pandas绘图时,有五个主要参数: · kind:Pandas必须知道需要创建什么样的图,可选的有以下几种:直方图(hist),条形图(bar),水平图(barh),散点图(scatter...下面来看看如何在一个图表中生成单个变量或多个变量分布。 ?...它可以创建多个按变量分组的图表。例如,行可以是一个变量(人均GDP的类别),列是另一个变量(大洲)。 它确实还需要适应客户需求(即使用matplotlib),但是它仍然是令人信服。...结束语 本文展示了如何成为一名真正的Python可视化专家、如何在快速探索时更有效率、以及如何在董事会会议前创建更漂亮的图表、还有如何创建交互式绘图图表,尤其是在绘制地理空间数据时,十分有用。

    3.1K10

    利用Python绘图和可视化(长文慎入)

    如果这时发出一绘图命令哪个(plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])),matplotlib就会在最后一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制。...由于matplotlib创建的是连续的线型图(点与点之间插值),因此有时可能不太容易看出真实数据点的位置。标记也可以放到格式字符串中,但标记类型和线型必须放在颜色后面。 ? ?...这也就是说,要制作一张完整的图表,原本需要一大堆的matplotlib代码,现在只需要一两简洁的语句就可以了。...DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一线,并自动创建图例,如下所示: ?...Python以及其他数据分析和统计计算环境(R)都是如此。于是,开发方向就变成了实现数据分析和准备工具(pandas)与Web浏览器之间更为紧密的集成。

    8.6K70

    Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

    ,但 matplotlib 中的以下语法可用于创建饼图并添加 seaborn 调色板: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data...双峰分布 在这个直方图中,有两组呈正态分布的直方图。它是在数据集中组合两个变量的结果。...矩形的高度高低交替。 面积图 它由线和轴之间的区域表示。面积与其代表的数量成正比。 这些是面积图的类型: 简单面积图 I在此图表中,彩色段彼此重叠。它们被放置在彼此之上。...将在下面展示最常见类型的视觉表示和代码。...无相关性 如果在散点图上显示的两组数据之间没有明显的相关性,则认为它们不相关。 气泡图 气泡图显示数据的三个属性。它们由 x 位置、y 位置和气泡的大小表示。

    9.4K20
    领券