并列显示的条形图与百分比频率
创始人
2024-12-18 11:01:29
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以下是一个示例代码,用于生成并列显示的条形图与百分比频率。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data1 = np.random.randint(1, 10, size=10)
data2 = np.random.randint(1, 10, size=10)

# 计算百分比频率
total1 = np.sum(data1)
total2 = np.sum(data2)
percentage1 = (data1 / total1) * 100
percentage2 = (data2 / total2) * 100

# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 设置条形的宽度
width = 0.35

# 绘制条形图
ax.bar(np.arange(len(data1)), data1, width, label='Data 1')
ax.bar(np.arange(len(data2)) + width, data2, width, label='Data 2')

# 在条形上方显示百分比频率
for i in range(len(data1)):
    ax.text(i, data1[i] + 0.5, f'{percentage1[i]:.1f}%', ha='center')
for i in range(len(data2)):
    ax.text(i + width, data2[i] + 0.5, f'{percentage2[i]:.1f}%', ha='center')

# 设置图例和标签
ax.legend()
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_title('Bar Chart with Percentage Frequency')

# 调整x轴刻度和标签
ax.set_xticks(np.arange(len(data1)) + width / 2)
ax.set_xticklabels(np.arange(len(data1)))

# 显示图形
plt.show()

在这个示例代码中,首先生成了两组随机数据,然后计算了每组数据的百分比频率。接下来,使用plt.subplots()创建画布和子图,然后使用ax.bar()函数绘制并列的条形图。在条形的上方使用ax.text()函数显示百分比频率。最后,通过调整x轴的刻度和标签,以及设置图例、标签和标题等,完成了图表的设置。最后调用plt.show()显示图形。

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