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()
![enter image description here](https://istack.dev59.com/XXQDW.webp)
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]])
xt = [datetime.strptime(d, "%d %b.") for d in data[:, 0]]
dt = (xt[1] - xt[0])/2
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]])
xt = [datetime.strptime(d, "%d %b.") for d in data[:, 0]]
dt = (xt[1] - xt[0])/2
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()
![enter image description here](https://istack.dev59.com/7DUhF.webp)
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。