python 绘图 —— 绘制从顶部向底部显示的柱形图[ax.bar()]
效果图如下所示:
就是这个样子,一般比较少见将柱形图从上往下绘制的。可能是会为了更好的展示数据对比结果吧。这里绘图的主要思路如下:
- 利用
ax.twinx()
这个函数生成一个新的x轴(相当于复制了一个x轴) - 使用
ax.invert_yaxis()
这个函数反转新x轴
对应的y轴,使其从图中左边0-100
排列变成100-0
排列,这样就保证了图片从顶往底显示的效果 - 手动设置新的y轴的ticklabel,使其展现为0-100排列。
具体步骤如下所示:
1、首先是生成随机一组数据并绘制柱形图:
import numpy as np
import matplotlib.ticker as mticker
import matplotlib.pyplot as plt
###########################################################################
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #显示负号
# ####################################data#################################
n=6
y = np.linspace(10,70,n)
y1 = np.linspace(10,60,n)
y2 = np.linspace(10,50,n)
x=np.linspace(2000,2020,n)
data = np.array([y,y1,y2])
width = 0.6
# ####################################draw#################################
fig=plt.figure(figsize=(5,7),dpi=500)#添加画布等
ax=fig.add_axes([0,0,1,0.3])
ax.set(xlim=(2000,2021),ylim=(0,100))
bar1=ax.bar(x - width,data[0],
# color=np.where(y>0,'r','b'), #判断大于0的为红色,负的为蓝色
width=0.5, #柱形宽度
align='center', #柱形的位置edge/center
alpha=0.8, #柱形透明度
hatch='*', #柱形表明的形状样式
edgecolor='k',#柱形边缘颜色
bottom=0.01 #柱形离底部的距离
)
bar2=ax.bar(x + width,data[1],
# color=np.where(y>0,'r','b'), #判断大于0的为红色,负的为蓝色
width=0.5, #柱形宽度
align='center', #柱形的位置edge/center
alpha=0.8, #柱形透明度
hatch='*', #柱形表明的形状样式
edgecolor='k',#柱形边缘颜色
bottom=0.01 #柱形离底部的距离
)
bar3=ax.bar(x ,data[2],
# color=np.where(y>0,'r','b'), #判断大于0的为红色,负的为蓝色
width=0.5, #柱形宽度
align='center', #柱形的位置edge/center
alpha=0.8, #柱形透明度
hatch='*', #柱形表明的形状样式
edgecolor='k',#柱形边缘颜色
bottom=0.01 #柱形离底部的距离
)
##########################################################################
ax.set(xlim=(1999,2021),ylim=(0,100)) #设置x、y轴的最大最小范围
ax.set_xticks(np.linspace(2000, 2020, n)) #设置x轴显示的标签 #添加注释
ax.axhline(y=0,c='k',ls=':',lw=1) #添加水平线,设置颜色,位置,水平线的style
#设置轴的参数,间隔
ax.tick_params(axis='both',which='both',direction='in')
ax.yaxis.set_minor_locator(mticker.MultipleLocator(5))
ax.xaxis.set_minor_locator(mticker.MultipleLocator(5))
# 设置label
ax.set_xlabel('年份 (Year)')
ax.set_ylabel('数值 (%) ')
ax.set_title('柱状图',fontsize=10)
2、复制一个新的x轴,并生成一组数据绘制柱形图
ax2 = ax.twinx()
ax2.set(xlim=(1999,2021),ylim=(100))
bar4 = ax2.bar(x,np.linspace(4,6,n),
width=0.5, #柱形宽度
align='center', #柱形的位置edge/center
alpha=0.8, #柱形透明度
hatch='*', #柱形表明的形状样式
edgecolor='k',#柱形边缘颜色
bottom=0.01 , #柱形离底部的距离
color='r'
)
ax2.yaxis.set_minor_locator(mticker.MultipleLocator(5))
3、翻转y轴,稍微调整一下tick的方向
ax2.invert_yaxis()
ax2.tick_params(axis='both',tickdir='in')
ax2.tick_params(which='minor',tickdir='in')
4、 重新定义ticklabel的值
ax2.set_yticklabels(['0','20','40','60','80','100'][::-1])
以下是全部的代码:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Feb 21 14:49:36 2023
@author: jianpu
@blog : https://blog.csdn.net/weixin_44237337?spm=1000.2115.3001.5343
@email: 211311040008@hhu.edu.cn
introduction : keep learning althongh walk slowly
"""
import numpy as np
import matplotlib.ticker as mticker
import matplotlib.pyplot as plt
###########################################################################
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #显示负号
# ####################################data#################################
n=6
y = np.linspace(10,70,n)
y1 = np.linspace(10,60,n)
y2 = np.linspace(10,50,n)
x=np.linspace(2000,2020,n)
data = np.array([y,y1,y2])
width = 0.6
# ####################################draw#################################
fig=plt.figure(figsize=(5,7),dpi=500)#添加画布等
ax=fig.add_axes([0,0,1,0.3])
ax.set(xlim=(2000,2021),ylim=(0,100))
bar1=ax.bar(x - width,data[0],
# color=np.where(y>0,'r','b'), #判断大于0的为红色,负的为蓝色
width=0.5, #柱形宽度
align='center', #柱形的位置edge/center
alpha=0.8, #柱形透明度
hatch='*', #柱形表明的形状样式
edgecolor='k',#柱形边缘颜色
bottom=0.01 #柱形离底部的距离
)
bar2=ax.bar(x + width,data[1],
# color=np.where(y>0,'r','b'), #判断大于0的为红色,负的为蓝色
width=0.5, #柱形宽度
align='center', #柱形的位置edge/center
alpha=0.8, #柱形透明度
hatch='*', #柱形表明的形状样式
edgecolor='k',#柱形边缘颜色
bottom=0.01 #柱形离底部的距离
)
bar3=ax.bar(x ,data[2],
# color=np.where(y>0,'r','b'), #判断大于0的为红色,负的为蓝色
width=0.5, #柱形宽度
align='center', #柱形的位置edge/center
alpha=0.8, #柱形透明度
hatch='*', #柱形表明的形状样式
edgecolor='k',#柱形边缘颜色
bottom=0.01 #柱形离底部的距离
)
##########################################################################
ax.set(xlim=(1999,2021),ylim=(0,100)) #设置x、y轴的最大最小范围
ax.set_xticks(np.linspace(2000, 2020, n)) #设置x轴显示的标签 #添加注释
ax.axhline(y=0,c='k',ls=':',lw=1) #添加水平线,设置颜色,位置,水平线的style
#设置轴的参数,间隔
ax.tick_params(axis='both',which='both',direction='in')
ax.yaxis.set_minor_locator(mticker.MultipleLocator(5))
ax.xaxis.set_minor_locator(mticker.MultipleLocator(5))
# 设置label
ax.set_xlabel('年份 (Year)')
ax.set_ylabel('数值 (%) ')
ax.set_title('柱状图',fontsize=10)
#添加图例
ax2 = ax.twinx()
ax2.invert_yaxis()
ax2.set(xlim=(1999,2021),ylim=(100))
ax2.set_yticklabels(['0','20','40','60','80','100'][::-1])
bar4 = ax2.bar(x,np.linspace(4,6,n),
width=0.5, #柱形宽度
align='center', #柱形的位置edge/center
alpha=0.8, #柱形透明度
hatch='*', #柱形表明的形状样式
edgecolor='k',#柱形边缘颜色
bottom=0.01 , #柱形离底部的距离
color='r'
)
ax2.yaxis.set_minor_locator(mticker.MultipleLocator(5))
ax2.tick_params(axis='both',tickdir='in')
ax2.tick_params(which='minor',tickdir='in')
ax.legend([bar1,bar2,bar3,bar4],['柱形1','柱形2','柱形3','柱形4'])
plt.show()
具体代码是按照之前的一个教程修改的:绘制正负区分的柱形图[ax.bar()]
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