Matplotlib 如何为柱状图添加分组标签

在数据可视化中，柱状图是一种常用的图表类型。它可以帮助我们简单直观地比较不同组数据之间的差异。在某些场景下，我们可能需要在柱状图中添加分组标签，以更清晰地显示不同组别之间的区别。本篇文章将介绍如何使用Matplotlib为柱状图添加分组标签。

阅读更多：Matplotlib 教程

准备数据

在本文中，我们将使用一个假想的数据集，其中包括两个度量两个分类的数据。我们创建一个Pandas DataFrame对象来保存这个数据：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'Category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
    'Metric 1': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    'Metric 2': [5, 15, 25, 35, 45, 55]
})

这个数据集中包含两个度量：Metric 1和Metric 2，每个度量都有三个不同的值。这些值分别属于两个类别：A，B和C。

Matplotlib基础

在开始添加分组标签之前，我们需要熟悉Matplotlib的基础知识。在Matplotlib中，我们可以使用pyplot子模块创建图形和图表。以下是创建简单柱状图的基本代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = ['A', 'B', 'C']
y = [10, 20, 30]

# 创建柱状图
plt.bar(x, y)

# 显示图形
plt.show()

以上代码将创建一个简单的柱状图，其中显示了三个值（10，20和30）。x轴显示类别标签（A，B和C），y轴显示数值。

添加分组标签

接下来，我们将介绍如何为柱状图添加分组标签。为了能够在图表中添加标签，我们需要首先为每个组创建一个子分类。这个子分类必须与主分类的宽度相等，并且它将单独绘制在主分类的中心。

下面是添加一个子分类的基本代码：

# 创建数据
x = ['A', 'B', 'C']
y = [10, 20, 30]

# 计算每个组的位置
x_pos = [i for i, _ in enumerate(x)]
width = 0.5

# 创建主分类的柱状图
plt.bar(x_pos, y, width=width)

# 创建每个组的子分类
for i, group in enumerate(['Metric 1', 'Metric 2']):
    child_x_pos = [x[i] for i, x in enumerate(x_pos)]

    # 计算每个子分类的位置
    child_x_pos = [x - width/4 + i * width/2 for x in child_x_pos]

    # 创建子分类的柱状图
    plt.bar(child_x_pos, data[group], width=width/2)

# 显示标签
plt.xticks(x_pos, x)

# 显示图形
plt.show()

以上代码将创建一个柱状图，在主分类（A，B和C）中添加了两个子分类：Metric 1和Metric 2。每个子分类都以与主分类相等的宽度创建，并单独绘制在主分类的中心。请注意，主分类和子分类之间的距离可以使用柱状图的宽度（width）属性进行自定义。

完整实例

接下来，我们将用完整的实例演示如何为柱状图添加分组标签。下面是完整代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
data = pd.DataFrame({
    'Category': ['A', 'B', 'C','A', 'B', 'C'],
    'Metric 1': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    'Metric 2': [5, 15, 25, 35, 45, 55]
})

# 计算每个组的位置
x_pos = [i for i, _ in enumerate(data['Category'])]
width = 0.5  # 主分类宽度

# 创建主分类的柱状图
plt.bar(x_pos, data['Metric 1'], width=width)

# 创建每个组的子分类
for i, group in enumerate(['Metric 1', 'Metric 2']):
    child_x_pos = [x[i] for i, x in enumerate(x_pos)]

    # 计算每个子分类的位置
    child_x_pos = [x - width/4 + i * width/2 for x in child_x_pos]

    # 创建子分类的柱状图
    plt.bar(child_x_pos, data[group], width=width/2)

# 添加分组标签
plt.xticks([i for i in range(len(x_pos))], data['Category'])

# 添加图表标题和轴标签
plt.title('Grouped Bar Chart with Labels')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，你将得到一个带有分组标签的柱状图。

总结

本篇文章介绍了如何在Matplotlib中为柱状图添加分组标签。我们首先介绍了如何准备数据，并简要介绍了Matplotlib的基础知识。然后，我们演示了如何为柱状图添加分组标签，并提供了一个完整的Python代码示例。通过本文的学习，读者将了解如何使用Matplotlib创建分组柱状图，并在图表中添加分组标签，以更清晰地显示不同组别之间的区别。