막대 그래프 또는 막대 차트는 나타내는 값에 비례하는 길이와 높이를 갖는 직사각형 막대로 데이터 범주를 나타내는 그래프입니다. 막대 그래프는 가로 또는 세로로 표시할 수 있습니다. 막대 차트는 개별 범주 간의 비교를 설명합니다. 플롯의 축 중 하나는 비교되는 특정 범주를 나타내고, 다른 축은 해당 범주에 해당하는 측정값을 나타냅니다.
막대 그래프 만들기
그만큼 matplotlib Python의 API는 MATLAB 스타일 사용이나 객체 지향 API로 사용할 수 있는 bar() 함수를 제공합니다. 축과 함께 사용되는 bar() 함수의 구문은 다음과 같습니다.
plt.bar(x, height, width, bottom, align)>
이 함수는 주어진 매개변수에 따라 직사각형으로 둘러싸인 막대 그래프를 생성합니다. 다음은 교육기관의 다양한 과정에 등록한 학생 수를 나타내는 막대 그래프의 간단한 예입니다.
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마크다운 이미지
import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> > # creating the dataset> data>=> {>'C'>:>20>,>'C++'>:>15>,>'Java'>:>30>,> >'Python'>:>35>}> courses>=> list>(data.keys())> values>=> list>(data.values())> > fig>=> plt.figure(figsize>=> (>10>,>5>))> # creating the bar plot> plt.bar(courses, values, color>=>'maroon'>,> >width>=> 0.4>)> plt.xlabel(>'Courses offered'>)> plt.ylabel(>'No. of students enrolled'>)> plt.title(>'Students enrolled in different courses'>)> plt.show()> |
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산출-
여기서 plt.bar(courses, value, color='maroon')는 코스 열을 X축으로, 값을 Y축으로 사용하여 막대 차트를 그리도록 지정하는 데 사용됩니다. color 속성은 막대의 색상을 설정하는 데 사용됩니다(이 경우 적갈색).plt.xlabel(제공되는 강좌) 및 plt.ylabel(등록한 학생)은 해당 축에 레이블을 지정하는 데 사용됩니다.plt.title()은 다음과 같이 사용됩니다. graph.plt.show()의 제목을 만듭니다. 이전 명령을 사용하여 그래프를 출력으로 표시하는 데 사용됩니다.
막대 그래프 사용자 정의
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import> pandas as pd> from> matplotlib>import> pyplot as plt> # Read CSV into pandas> data>=> pd.read_csv(r>'cars.csv'>)> data.head()> df>=> pd.DataFrame(data)> name>=> df[>'car'>].head(>12>)> price>=> df[>'price'>].head(>12>)> # Figure Size> fig>=> plt.figure(figsize>=>(>10>,>7>))> # Horizontal Bar Plot> plt.bar(name[>0>:>10>], price[>0>:>10>])> # Show Plot> plt.show()> |
스프링 부트 주석
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산출:
위의 막대 그래프를 보면 X축 눈금이 서로 겹쳐서 제대로 보이지 않는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 X축 눈금을 회전시키면 명확하게 볼 수 있습니다. 이것이 바로 막대 그래프의 사용자 정의가 필요한 이유입니다.
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import> pandas as pd> from> matplotlib>import> pyplot as plt> # Read CSV into pandas> data>=> pd.read_csv(r>'cars.csv'>)> data.head()> df>=> pd.DataFrame(data)> name>=> df[>'car'>].head(>12>)> price>=> df[>'price'>].head(>12>)> # Figure Size> fig, ax>=> plt.subplots(figsize>=>(>16>,>9>))> # Horizontal Bar Plot> ax.barh(name, price)> # Remove axes splines> for> s>in> [>'top'>,>'bottom'>,>'left'>,>'right'>]:> >ax.spines[s].set_visible(>False>)> # Remove x, y Ticks> ax.xaxis.set_ticks_position(>'none'>)> ax.yaxis.set_ticks_position(>'none'>)> # Add padding between axes and labels> ax.xaxis.set_tick_params(pad>=> 5>)> ax.yaxis.set_tick_params(pad>=> 10>)> # Add x, y gridlines> ax.grid(b>=> True>, color>=>'grey'>,> >linestyle>=>'-.'>, linewidth>=> 0.5>,> >alpha>=> 0.2>)> # Show top values> ax.invert_yaxis()> # Add annotation to bars> for> i>in> ax.patches:> >plt.text(i.get_width()>+>0.2>, i.get_y()>+>0.5>,> >str>(>round>((i.get_width()),>2>)),> >fontsize>=> 10>, fontweight>=>'bold'>,> >color>=>'grey'>)> # Add Plot Title> ax.set_title(>'Sports car and their price in crore'>,> >loc>=>'left'>, )> # Add Text watermark> fig.text(>0.9>,>0.15>,>'Jeeteshgavande30'>, fontsize>=> 12>,> >color>=>'grey'>, ha>=>'right'>, va>=>'bottom'>,> >alpha>=> 0.7>)> # Show Plot> plt.show()> |
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산출:
막대 그래프에 사용할 수 있는 사용자 정의가 더 많이 있습니다.
다중 막대 그래프
하나의 변수가 변경될 때 데이터 세트 간 비교를 수행할 때 다중 막대 그래프가 사용됩니다. 각 하위 그룹이 다른 하위 그룹 위에 하나씩 표시되는 누적 영역 막대형 차트로 쉽게 변환할 수 있습니다. 막대의 두께와 위치를 변경하여 플롯할 수 있습니다. 다음 막대 그래프는 엔지니어링 부문에 합격한 학생 수를 보여줍니다.
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import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # set width of bar> barWidth>=> 0.25> fig>=> plt.subplots(figsize>=>(>12>,>8>))> # set height of bar> IT>=> [>12>,>30>,>1>,>8>,>22>]> ECE>=> [>28>,>6>,>16>,>5>,>10>]> CSE>=> [>29>,>3>,>24>,>25>,>17>]> # Set position of bar on X axis> br1>=> np.arange(>len>(IT))> br2>=> [x>+> barWidth>for> x>in> br1]> br3>=> [x>+> barWidth>for> x>in> br2]> # Make the plot> plt.bar(br1, IT, color>=>'r'>, width>=> barWidth,> >edgecolor>=>'grey'>, label>=>'IT'>)> plt.bar(br2, ECE, color>=>'g'>, width>=> barWidth,> >edgecolor>=>'grey'>, label>=>'ECE'>)> plt.bar(br3, CSE, color>=>'b'>, width>=> barWidth,> >edgecolor>=>'grey'>, label>=>'CSE'>)> # Adding Xticks> plt.xlabel(>'Branch'>, fontweight>=>'bold'>, fontsize>=> 15>)> plt.ylabel(>'Students passed'>, fontweight>=>'bold'>, fontsize>=> 15>)> plt.xticks([r>+> barWidth>for> r>in> range>(>len>(IT))],> >[>'2015'>,>'2016'>,>'2017'>,>'2018'>,>'2019'>])> plt.legend()> plt.show()> |
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산출:
누적 막대 그래프
누적 막대 그래프는 서로 겹쳐진 여러 그룹을 나타냅니다. 막대의 높이는 그룹 결과 조합의 결과 높이에 따라 달라집니다. 0에서 값으로 가는 대신 바닥에서 값으로 이동합니다. 다음 막대 그래프는 팀 내 남학생과 여학생의 기여도를 나타냅니다.
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import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> N>=> 5> boys>=> (>20>,>35>,>30>,>35>,>27>)> girls>=> (>25>,>32>,>34>,>20>,>25>)> boyStd>=> (>2>,>3>,>4>,>1>,>2>)> girlStd>=> (>3>,>5>,>2>,>3>,>3>)> ind>=> np.arange(N)> width>=> 0.35> fig>=> plt.subplots(figsize>=>(>10>,>7>))> p1>=> plt.bar(ind, boys, width, yerr>=> boyStd)> p2>=> plt.bar(ind, girls, width,> >bottom>=> boys, yerr>=> girlStd)> plt.ylabel(>'Contribution'>)> plt.title(>'Contribution by the teams'>)> plt.xticks(ind, (>'T1'>,>'T2'>,>'T3'>,>'T4'>,>'T5'>))> plt.yticks(np.arange(>0>,>81>,>10>))> plt.legend((p1[>0>], p2[>0>]), (>'boys'>,>'girls'>))> plt.show()> |
결정론적 유한 오토마타
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산출-
