如何在刻度线之间对齐条形图中的条形（matplotlib）？

Question

我需要在matplotlib中将图表中的条形图居中对齐到x轴刻度线之间。我尝试了使用选项align='edge'，它会将柱形图移向刻度线的边缘，但不会使其在刻度之间对齐，我也不想扩大条形图宽度以消除条形之间的空白。

我的数据格式如下：

import matplotlib.pyplot as plt    
import numpy as np    
data = np.asarray([['7 Jan.',  60000],
                   ['14 Jan.', 37000],
                   ['21 Jan.', 32000]])

我想使用它来创建一个条形图：

x = data[:, 0]
y = data[:, 1].astype(np.int)
plt.bar(x, y, width=0.7, color='#A90000')
plt.show()

这将产生：

此外，有一个教程似乎是解决这个问题的方法，但我无法运行我的代码。任何帮助都将不胜感激。

- corcholatacolormarengo

Answer 1

您正在绘制分类数据，即一些字符串，例如["Apple", "Banana", "Cherry"]。现在，如果您想在类别之间有条形图，那么不清楚这将是什么单位。 "Apple"和"Banana"之间的中间点是什么？也许是"Aubergine"？但人们无法知道。

因此，最好放弃分类图。现在，您当然可以将类别映射到数字。因此，第一个类别对应于0，第二个类别对应于1等等。然后很容易在中间位置放置条形图，在0.5、1.5...处。

import matplotlib.pyplot as plt    
import numpy as np    
data = np.asarray([['7 Jan.',  60000],
                   ['14 Jan.', 37000],
                   ['21 Jan.', 32000]])

cats = data[:, 0]
x = np.arange(len(cats)) + 0.5
y = data[:, 1].astype(np.int)

plt.bar(x, y, width=0.7, color='#A90000')
plt.xticks(x-0.5, cats)
plt.show()

一些情况下，图表似乎缺少最后一个标签，这在你的列表中并不存在。如果需要，你当然可以手动添加它。

另一种选择是使用实际日期。由于你的类别实际上对应于日期，因此这应该是可能的。

from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt    
import numpy as np    
data = np.asarray([['7 Jan.',  60000],
                   ['14 Jan.', 37000],
                   ['21 Jan.', 32000]])

# convert categories to dates
xt = [datetime.strptime(d, "%d %b.") for d in data[:, 0]]
# assume all dates are equally spaced
dt = (xt[1] - xt[0])/2
# get bar positions by adding half the interval to each date
x = [tp + dt for tp in xt]

y = data[:, 1].astype(np.int)

plt.bar(x, y, width=(0.7*2*dt).days, color='#A90000')
plt.xticks(xt, data[:, 0])
plt.show()

生成的图形与上面的视觉效果完全相同，但是x轴现在以日期时间为单位。这样可以使用刻度线和格式化程序，而不是手动放置刻度线和标签。

import numpy as np
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt  
import matplotlib.dates as mdates


data = np.asarray([['7 Jan.',  60000],
                   ['14 Jan.', 37000],
                   ['21 Jan.', 32000]])

# convert categories to dates
xt = [datetime.strptime(d, "%d %b.") for d in data[:, 0]]
# assume all dates are equally spaced
dt = (xt[1] - xt[0])/2
# get bar positions by adding half the interval to each date
x = [tp + dt for tp in xt]

y = data[:, 1].astype(np.int)

plt.bar(x, y, width=(0.7*2*dt).days, color='#A90000')
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.WeekdayLocator(mdates.SU, interval=1))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%d %b %Y"))
plt.show()

现在标签对应实际日期，可以按所需格式进行格式化。您会注意到这里的日期是从1900年开始的，因此我们需要在每个星期日显示标签（因为1900年1月7日是星期日）。您可能希望将真实年份添加到您的数据中，以使此图正确。

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