Python+Matplotlib绘制重叠柱状图
重叠柱状图 (Overlapped Bar) 是一种比较图,可以将两个柱状图叠加在一起,显示两个相关变量之间的差异。这种图表适合用于展示实际值和期望值之间的对比,例如实际销售额和目标销售额,实际支出和预算支出等。优点是可以直观地看出两个变量的贡献度和占比,也可以节省空间,避免使用双轴图或并列图。缺点是可能会造成视觉混淆,需要注意颜色和透明度的选择,以及图例和标签的清晰显示。
示例效果:
源码如下:
设置plt的尺寸,即plt.figure(figsize=(10,6))。
循环绘制 bar,即plt.bar() 。
设置下标,即plt.xticks() 。
当水平下标太多,影响排列,则关闭下标,即plt.xticks([])。
df的排序逻辑,即df.sort_values(by=["ratio"], ascending=True)。
#!/usr/bin/env python # -- coding: utf-8 -- """ Copyright (c) 2022. All rights reserved. Created by C. L. Wang on 2023/6/5 """ import os.path import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from myutils.project_utils import read_excel_to_df from root_dir import DATA_DIR def overlapped_bar(df, show=False, width=0.75, alpha=.5, title='', xlabel='', ylabel='', hide_xsticks=True, **plot_kwargs): """ Like a stacked bar chart except bars on top of each other with transparency. :param df: data df :param show: show in ide :param width: bar width """ plt.figure(figsize=(10, 6)) # 设置plt的尺寸 xlabel = xlabel or df.index.name # 标签 N = len(df) # 类别数 M = len(df.columns) # 列数 indices = np.arange(N) colors = ['steelblue', 'firebrick', 'darksage', 'goldenrod', 'gray'] * int(M / 5. + 1) # 颜色 for i, label, color in zip(range(M), df.columns, colors): kwargs = plot_kwargs kwargs.update({'color': color, 'label': label}) plt.bar(indices, df[label], width=width, alpha=alpha if i else 1, **kwargs) plt.xticks(indices + .5 * width, ['{}'.format(idx) for idx in df.index.values]) plt.legend() plt.title(title) plt.xlabel(xlabel) plt.ylabel(ylabel) if hide_xsticks: # 如果水平坐标太多,隐藏水平坐标 plt.xticks([]) if show: plt.show() return plt.gcf() def draw_bars(): df = read_excel_to_df(os.path.join(DATA_DIR, "msa_all_counts.xlsx")) df["ratio"] = df["all_sum"] / df["sum"] df = df.sort_values(by=["ratio"], ascending=True) # 从小到大排序 df_sum = df["sum"] / df["sum"] df_all_sum = df["all_sum"] / df["sum"] avg = round(np.average(df_all_sum), 4) std = round(float(np.std(df_all_sum)), 4) print(f"[Info] improve ratio: {avg}±{std}") # 获取比例 low = df_sum # 低区数值 high = df_all_sum # 高区数值 df = pd.DataFrame(np.matrix([high, low]).T, columns=['Ours', 'AF2']) overlapped_bar(df, xlabel="target", ylabel="times", show=True) if __name__ == '__main__': draw_bars()
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