Matplotlib 中 for 循环中的多个棒棒糖图:设置 xticks 和删除刺
Multiple lollipop plots in a for loop in Matplotlib: Setting xticks and removing spines
我有以下数据,我想使用它们在 Matplotlib 中使用 for 循环生成多个棒棒糖图。我在这方面取得了部分成功。有几个方面我需要帮助:
- 设置
plt.xticks
以根据数据进行更新。我在下面的代码中设置了一个占位符来注释掉该部分。
- 如何翻转图中顶部、右侧和底部的书脊。我还有一个占位符,在下面的代码中注释掉了。
下面是我要绘制的数据
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = {'v1': [24.57, 13.91, 13.72, 22.27, 8.90, 4.77, 6.72],
'v2': [4.8, 5.61, 18.96, 4.66, 22.53, 28.78, 20.15],
'v3': [17.31, 15.73, 14.62, 14.19, 13.83, 13.36, 10.96]
}
data2 = pd.DataFrame(data, index=['V{}'.format(x) for x in range(0, 7)])
print(data2)
以及我用来绘制数据的代码
for elem in data2:
data2 = data2.sort_values(by=[elem], ascending=True)
rng = range(1,len(data2.index)+1)
annotations = (data2[elem].values.tolist())
fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.hlines(y=rng, xmin=0, xmax=data2[elem], color='skyblue')
plt.plot(data2[elem], rng, "o")
plt.yticks(rng, data2.index, color='dimgrey')
# plt.xticks()
plt.tick_params(top=False, left=False, bottom=False, right=False, labelleft=True, labelbottom=True,
labelcolor='dimgrey')
plt.title("output - {}".format(elem), loc='center', color='dimgrey')
plt.xlabel('XD', color='dimgrey')
plt.ylabel('YD', color='dimgrey')
# [plt.spines[loc].set_visible(False) for loc in ['right', 'top', 'bottom']] # turn off spines
for i, label in enumerate(annotations):
plt.annotate(label, (data2[elem][i]+0.45, rng[i]),
color='dimgrey')
plt.show()
您必须定义 x-ticks 的名称和位置。我不完全理解正在放置的数据;但是,您只需将 val__x_ticks 更改为您希望刻度所在的位置,并将 tick_names 更改为您想要的价格变动的名称。
要关闭轴的脊椎,您必须使用轴方法。我已经稍微更改了代码以使用子图,我可以获得轴方法。
请在下面找到我的代码版本,我认为它可以回答您的两个问题。
data = {'v1': [24.57, 13.91, 13.72, 22.27, 8.90, 4.77, 6.72],
'v2': [4.8, 5.61, 18.96, 4.66, 22.53, 28.78, 20.15],
'v3': [17.31, 15.73, 14.62, 14.19, 13.83, 13.36, 10.96]
}
data2 = pd.DataFrame(data, index=['V{}'.format(x) for x in range(0, 7)])
print(data2)
num_x_ticks = 5
val_x_ticks = [0, 7, 10, 12, 30]
tick_names = ['0', '7', '10', '12', '30']
for elem in data2:
data2 = data2.sort_values(by=[elem], ascending=True)
rng = range(1,len(data2.index)+1)
annotations = (data2[elem].values.tolist())
ax = plt.subplot(111)
ax.hlines(y=rng, xmin=0, xmax=data2[elem], color='skyblue')
ax.plot(data2[elem], rng, "o")
ax.set_yticks(rng, data2.index, color='dimgrey')
plt.xticks(val_x_ticks, tick_names)
ax.tick_params(top=False, left=False, bottom=False, right=False, labelleft=True, labelbottom=True,
labelcolor='dimgrey')
ax.set_title("output - {}".format(elem), loc='center', color='dimgrey')
ax.set_xlabel('XD', color='dimgrey')
ax.set_ylabel('YD', color='dimgrey')
[ax.spines[loc].set_visible(False) for loc in ['right', 'top', 'bottom']]
for i, label in enumerate(annotations):
plt.annotate(label, (data2[elem][i]+0.45, rng[i]),
color='dimgrey')
plt.show()
我有以下数据,我想使用它们在 Matplotlib 中使用 for 循环生成多个棒棒糖图。我在这方面取得了部分成功。有几个方面我需要帮助:
- 设置
plt.xticks
以根据数据进行更新。我在下面的代码中设置了一个占位符来注释掉该部分。 - 如何翻转图中顶部、右侧和底部的书脊。我还有一个占位符,在下面的代码中注释掉了。
下面是我要绘制的数据
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = {'v1': [24.57, 13.91, 13.72, 22.27, 8.90, 4.77, 6.72],
'v2': [4.8, 5.61, 18.96, 4.66, 22.53, 28.78, 20.15],
'v3': [17.31, 15.73, 14.62, 14.19, 13.83, 13.36, 10.96]
}
data2 = pd.DataFrame(data, index=['V{}'.format(x) for x in range(0, 7)])
print(data2)
以及我用来绘制数据的代码
for elem in data2:
data2 = data2.sort_values(by=[elem], ascending=True)
rng = range(1,len(data2.index)+1)
annotations = (data2[elem].values.tolist())
fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.hlines(y=rng, xmin=0, xmax=data2[elem], color='skyblue')
plt.plot(data2[elem], rng, "o")
plt.yticks(rng, data2.index, color='dimgrey')
# plt.xticks()
plt.tick_params(top=False, left=False, bottom=False, right=False, labelleft=True, labelbottom=True,
labelcolor='dimgrey')
plt.title("output - {}".format(elem), loc='center', color='dimgrey')
plt.xlabel('XD', color='dimgrey')
plt.ylabel('YD', color='dimgrey')
# [plt.spines[loc].set_visible(False) for loc in ['right', 'top', 'bottom']] # turn off spines
for i, label in enumerate(annotations):
plt.annotate(label, (data2[elem][i]+0.45, rng[i]),
color='dimgrey')
plt.show()
您必须定义 x-ticks 的名称和位置。我不完全理解正在放置的数据;但是,您只需将 val__x_ticks 更改为您希望刻度所在的位置,并将 tick_names 更改为您想要的价格变动的名称。
要关闭轴的脊椎,您必须使用轴方法。我已经稍微更改了代码以使用子图,我可以获得轴方法。
请在下面找到我的代码版本,我认为它可以回答您的两个问题。
data = {'v1': [24.57, 13.91, 13.72, 22.27, 8.90, 4.77, 6.72],
'v2': [4.8, 5.61, 18.96, 4.66, 22.53, 28.78, 20.15],
'v3': [17.31, 15.73, 14.62, 14.19, 13.83, 13.36, 10.96]
}
data2 = pd.DataFrame(data, index=['V{}'.format(x) for x in range(0, 7)])
print(data2)
num_x_ticks = 5
val_x_ticks = [0, 7, 10, 12, 30]
tick_names = ['0', '7', '10', '12', '30']
for elem in data2:
data2 = data2.sort_values(by=[elem], ascending=True)
rng = range(1,len(data2.index)+1)
annotations = (data2[elem].values.tolist())
ax = plt.subplot(111)
ax.hlines(y=rng, xmin=0, xmax=data2[elem], color='skyblue')
ax.plot(data2[elem], rng, "o")
ax.set_yticks(rng, data2.index, color='dimgrey')
plt.xticks(val_x_ticks, tick_names)
ax.tick_params(top=False, left=False, bottom=False, right=False, labelleft=True, labelbottom=True,
labelcolor='dimgrey')
ax.set_title("output - {}".format(elem), loc='center', color='dimgrey')
ax.set_xlabel('XD', color='dimgrey')
ax.set_ylabel('YD', color='dimgrey')
[ax.spines[loc].set_visible(False) for loc in ['right', 'top', 'bottom']]
for i, label in enumerate(annotations):
plt.annotate(label, (data2[elem][i]+0.45, rng[i]),
color='dimgrey')
plt.show()