使用Matplotlib绘制多个条形图

　　多重条形图也称为分组条形图。条形图或条形图具有许多自定义功能，例如多个条形图、堆叠条形图、水平条形图。多个条形图通常用于比较不同的实体。在本文中，我们晓得博客讨论了使用Matplotlib绘制多个条形图。

1、简单的多重条形图

　　在此示例中，我们将了解如何使用matplotlib绘制多个条形图，这里我们绘制多个条形图来可视化每个组中男孩和女孩的数量。

方法：

导入所需的库，例如用于使用数组执行数值计算的 numpy 和用于数据可视化的 matplotlib。
用于绘制多个条形图的数据被纳入列表中。
numpy 库中的 np.arange( ) 函数用于创建一系列值。我们根据示例中的组数创建 X 轴值。
使用 plt.bar( ) 函数绘制多个条形图。
为了避免每组中的条形重叠，条形相对于 X 轴偏移 -0.2 个单位和 +0.2 个单位。
每组条的宽度取0.4个单位。
最后，在每组中绘制男孩和女孩的多个条形图。

代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = ['Group A','Group B','Group C','Group D']
Ygirls = [10,20,20,40]
Zboys = [20,30,25,30]

X_axis = np.arange(len(X))

plt.bar(X_axis - 0.2, Ygirls, 0.4, label = 'Girls')
plt.bar(X_axis + 0.2, Zboys, 0.4, label = 'Boys')

plt.xticks(X_axis, X)
plt.xlabel("Groups")
plt.ylabel("Number of Students")
plt.title("Number of Students in each group")
plt.legend()
plt.show()

输出：

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2、投票的男性和女性人数

方法：

导入所需的库，例如用于使用数组执行数值计算的 numpy 和用于数据可视化的 matplotlib。
多个条形图的男性和女性数据被纳入一个列表中，以便于绘制。
numpy 库中的 np.arange( ) 函数用于创建一系列值。
使用 matplotlib 库中的 plt.bar( ) 函数绘制多个条形图。
为了避免每组中的条形重叠，在此示例中，条形相对于 X 轴偏移了 0.25 个单位。
每组条的宽度取0.25个单位。
X 轴标签（年）和 x 刻度是根据我们的可视化中的要求绘制的。
最后，绘制了每年投票的男性和女性人数的多重条形图。

代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Women = [115, 215, 250, 200]
Men = [114, 230, 510, 370]

n=4
r = np.arange(n)
width = 0.25


plt.bar(r, Women, color = 'b',
		width = width, edgecolor = 'black',
		label='Women')
plt.bar(r + width, Men, color = 'g',
		width = width, edgecolor = 'black',
		label='Men')

plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Number of people voted")
plt.title("Number of people voted in each year")

# plt.grid(linestyle='--')
plt.xticks(r + width/2,['2020','2021','2022','2023'])
plt.legend()

plt.show()

输出：

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3、不同玩家在不同日期的得分

方法：

导入所需的库，例如用于使用数组执行数值计算的 numpy 和用于数据可视化的 matplotlib。
numpy 库中的 np.arange( ) 函数用于创建一系列值（此处为 3 个值）。
使用 matplotlib 库中的 plt.bar( ) 函数绘制多个条形图。在此示例中，日期绘制在 X 轴上，玩家得分绘制在 Y 轴上。
为了避免每组中的条形重叠，这些条形与前一个条形偏移了 0.25 个单位。
每组条形的宽度取0.25个单位，颜色不同。
X 轴标签和 x 刻度是根据我们的可视化中的要求绘制的。
最后，绘制不同日期不同玩家得分的多重条形图。

代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 3
ind = np.arange(N)
width = 0.25

xvals = [8, 9, 2]
bar1 = plt.bar(ind, xvals, width, color = 'r')

yvals = [10, 20, 30]
bar2 = plt.bar(ind+width, yvals, width, color='g')

zvals = [11, 12, 13]
bar3 = plt.bar(ind+width*2, zvals, width, color = 'b')

plt.xlabel("Dates")
plt.ylabel('Scores')
plt.title("Players Score")

plt.xticks(ind+width,['2023Feb01', '2023Feb02', '2023Feb03'])
plt.legend( (bar1, bar2, bar3), ('Player1', 'Player2', 'Player3') )
plt.show()

输出：