Составьте планку, используя matplotlib, используя словарь

Можно ли построить график штриховки с помощью matplotlib, используя данные непосредственно из dict?

Мой dict выглядит следующим образом:

D = {u'Label1':26, u'Label2': 17, u'Label3':30}

Я ожидал

fig = plt.figure(figsize=(5.5,3),dpi=300)
ax = fig.add_subplot(111)
bar = ax.bar(D,range(1,len(D)+1,1),0.5)

работать, но это не так.

Вот ошибка:

>>> ax.bar(D,range(1,len(D)+1,1),0.5)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/axes.py", line 4904, in bar
    self.add_patch(r)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/axes.py", line 1570, in add_patch
    self._update_patch_limits(p)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/axes.py", line 1588, in _update_patch_limits
    xys = patch.get_patch_transform().transform(vertices)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/patches.py", line 580, in get_patch_transform
    self._update_patch_transform()
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/patches.py", line 576, in _update_patch_transform
    bbox = transforms.Bbox.from_bounds(x, y, width, height)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/transforms.py", line 786, in from_bounds
    return Bbox.from_extents(x0, y0, x0 + width, y0 + height)
TypeError: coercing to Unicode: need string or buffer, float found

Ответы

Ответ 1

Вы можете сделать это в две строки, сначала построив гистограмму, а затем установив соответствующие отметки:

import matplotlib.pyplot as plt

D = {u'Label1':26, u'Label2': 17, u'Label3':30}

plt.bar(range(len(D)), list(D.values()), align='center')
plt.xticks(range(len(D)), list(D.keys()))
# # for python 2.x:
# plt.bar(range(len(D)), D.values(), align='center')  # python 2.x
# plt.xticks(range(len(D)), D.keys())  # in python 2.x

plt.show()

Обратите внимание, что предпоследняя строка должна читать plt.xticks(range(len(D)), list(D.keys())) в python3, потому что D.keys() возвращает генератор, который matplotlib не может использовать напрямую.

Ответ 2

Для дальнейшего использования приведенный выше код не работает с Python 3. Для Python 3 D.keys() необходимо преобразовать в список.

import matplotlib.pyplot as plt

D = {u'Label1':26, u'Label2': 17, u'Label3':30}

plt.bar(range(len(D)), D.values(), align='center')
plt.xticks(range(len(D)), list(D.keys()))

plt.show()

Ответ 3

Это немного проще, чем большинство ответов здесь предлагают:

import matplotlib.pyplot as plt

D = {u'Label1':26, u'Label2': 17, u'Label3':30}
plt.bar(*zip(*D.items()))
plt.show()

enter image description here

Ответ 4

Лучший способ реализовать это, используя matplotlib.pyplot.bar(range, height, tick_label) где диапазон предоставляет скалярные значения для позиционирования соответствующего бара на графике. tick_label выполняет ту же работу, что и xticks(). Можно также заменить его на целое число и использовать несколько plt.bar(integer, height, tick_label). Для подробной информации, пожалуйста, обратитесь к документации.

import matplotlib.pyplot as plt

data = {'apple': 67, 'mango': 60, 'lichi': 58}
names = list(data.keys())
values = list(data.values())

#tick_label does the some work as plt.xticks()
plt.bar(range(len(data)),values,tick_label=names)
plt.savefig('bar.png')
plt.show()

enter image description here

Кроме того, тот же график может быть создан без использования range(). Но проблема заключалась в том, что tick_label просто работал для последнего plt.bar(). Следовательно, xticks() был использован для маркировки:

data = {'apple': 67, 'mango': 60, 'lichi': 58}
names = list(data.keys())
values = list(data.values())
plt.bar(0,values[0],tick_label=names[0])
plt.bar(1,values[1],tick_label=names[1])
plt.bar(2,values[2],tick_label=names[2])
plt.xticks(range(0,3),names)
plt.savefig('fruit.png')
plt.show()

enter image description here

Ответ 5

Я часто загружаю dict в DataFrame для панд, а затем использую функцию сюжета DataFrame.
Вот одна строка:

pandas.DataFrame(D, index=['quantity']).plot(kind='bar')

resulting plot

Ответ 6

Почему бы просто:

import seaborn as sns

sns.barplot(list(D.keys()), list(D.values()))