Matplotlib Xticks 条形图中的值答案

【问题标题】：Matplotlib Xticks Values in Bar ChartMatplotlib Xticks 条形图中的值
【发布时间】：2023-03-26 15:20:01
【问题描述】：

我有这段代码，我正在尝试制作图表。列表中的所有值都是正确的。但是，我在 x 轴上有问题。首先，前两个刻度之间存在间隙。我在他们的网站上阅读了所有 matplotlib，但找不到任何对这个问题有用的东西。我对 xticks 功能感到困惑。 This is my graph

plt.bar(Valloc1,[diabete[w] for w in sorted(diabete.keys())], width=0.2,)

plt.bar(Valloc2,[not_diabete[w] for w in sorted(not_diabete.keys())], width=0.1, )

plt.xticks(all_years, rotation = '65')
plt.legend(['Diabete','Not-Diabete'])
plt.xlabel('Years')
plt.ylabel('# of patients')
plt.legend()
plt.show()

我试过这条线，但一切都变得更糟了。

plt.xticks(range(all_years),all_years, rotation = '65')

我还希望旁边的两个条不重叠。像这样： Bars side-by-side

我的变量是：

Valloc1 = [i for i in range(52)]
diabete = {{1967: 5, 1986: 13, 1985: 9, 1996: 5, 1984: 10, 1987: 6, 1991: 8...}

【问题讨论】：

将xticks设置为连续数值，将实际年份设置为标签：plt.xticks([i for i in range(len(all_years))], all_years, rotation = '65')。
如果您希望条形图并排，您还必须在bar 图中指定x 值，并在第二个bar 命令中将所有x 值移动一个常数。这意味着，事先定义您的 xtick 位置（最好使用 numpy），制作两个图，然后调整标签。
Change matplotlib.bar Order in python 2.7的可能重复
是的，第一个效果很好！谢谢，但我无法理解第二个。你能再解释一下吗？
要写一个实际的答案，我需要知道你的变量是什么。 Minimal, Complete, and Verifiable example 真的很有帮助。至少我需要知道Valloc1 和Valloc2 是什么。

标签： python matplotlib bar-chart

【解决方案1】：

以下是如何解决您的问题的示例。由于您不提供数据，我首先在下面的示例中生成一些随机数据，然后按照您的要求将其可视化为条形图：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

##generating some data
years = [1936, 1945]+[i for i in range(1947,1997)]
data1 = np.random.rand(len(years))
data2 = np.random.rand(len(years))

diabete = {key: val for key,val in zip(years, data1)}
not_diabete = {key: val for key,val in zip(years, data2)}



##the actual graph:
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10,4))

idx = np.asarray([i for i in range(len(years))])

width = 0.2

ax.bar(idx, [val for key,val in sorted(diabete.items())], width=width)
ax.bar(idx+width, [val for key,val in sorted(not_diabete.items())], width=width)

ax.set_xticks(idx)
ax.set_xticklabels(years, rotation=65)
ax.legend(['Diabete', 'Non-Diabete'])
ax.set_xlabel('years')
ax.set_ylabel('# of patients')

fig.tight_layout()

plt.show()

结果如下：

【讨论】：