Trazar múltiples gráficos de barras usando Matplotlib en Python

Un gráfico de barras múltiples también se denomina gráfico de barras agrupadas . Un gráfico de barras o un gráfico de barras tiene muchas personalizaciones, como gráficos de barras múltiples, gráficos de barras apiladas, gráficos de barras horizontales. Los gráficos de barras múltiples generalmente se usan para comparar diferentes entidades. En este artículo, se analizan los gráficos de barras múltiples.

Ejemplo 1: gráfico de barras múltiple simple

En este ejemplo, veremos cómo trazar múltiples gráficos de barras usando matplotlib, aquí estamos trazando múltiples gráficos de barras para visualizar la cantidad de niños y niñas en cada grupo.

Acercarse:

1. Importación de bibliotecas necesarias, como numpy para realizar cálculos numéricos con arrays y matplotlib para la visualización de datos.
2. Los datos para trazar múltiples gráficos de barras se toman en la lista.
3. La función np.arange() de la biblioteca numpy se usa para crear un rango de valores. Estamos creando los valores del eje X dependiendo de la cantidad de grupos en nuestro ejemplo.
4. Trazar las barras múltiples usando la función plt.bar().
5. Para evitar la superposición de barras en cada grupo, las barras se desplazan -0,2 unidades y +0,2 unidades desde el eje X.
6. El ancho de las barras de cada grupo se toma como 0,4 unidades.
7. Finalmente, los gráficos de barras múltiples para niños y niñas se trazan en cada grupo.

Código:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
X = ['Group A','Group B','Group C','Group D']
Ygirls = [10,20,20,40]
Zboys = [20,30,25,30]
  
X_axis = np.arange(len(X))
  
plt.bar(X_axis - 0.2, Ygirls, 0.4, label = 'Girls')
plt.bar(X_axis + 0.2, Zboys, 0.4, label = 'Boys')
  
plt.xticks(X_axis, X)
plt.xlabel("Groups")
plt.ylabel("Number of Students")
plt.title("Number of Students in each group")
plt.legend()
plt.show()

Producción :

Ejemplo 2: Número de hombres y mujeres votados de 2018 a 2021

Acercarse :

1. Importación de bibliotecas necesarias, como numpy para realizar cálculos numéricos con arrays y matplotlib para la visualización de datos.
2. Los datos de hombres y mujeres para gráficos de barras múltiples se toman en una lista para facilitar el trazado.
3. La función np.arange() de la biblioteca numpy se usa para crear un rango de valores.
4. Trazar las barras múltiples usando la función plt.bar() en la biblioteca matplotlib.
5. Para evitar la superposición de barras en cada grupo, las barras se desplazan 0,25 unidades desde el eje X en este ejemplo.
6. El ancho de las barras de cada grupo se toma como 0,25 unidades.
7. Las etiquetas del eje X (años) y las marcas x se trazan según sea necesario en nuestra visualización.
8. Finalmente, se traza el gráfico de barras múltiples para el número de hombres y mujeres que votaron cada año.

Código:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
   
Women = [115, 215, 250, 200]
Men = [114, 230, 510, 370]
  
n=4
r = np.arange(n)
width = 0.25
  
  
plt.bar(r, Women, color = 'b',
        width = width, edgecolor = 'black',
        label='Women')
plt.bar(r + width, Men, color = 'g',
        width = width, edgecolor = 'black',
        label='Men')
  
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Number of people voted")
plt.title("Number of people voted in each year")
  
# plt.grid(linestyle='--')
plt.xticks(r + width/2,['2018','2019','2020','2021'])
plt.legend()
  
plt.show()

Producción :

Ejemplo 3: puntajes de diferentes jugadores en diferentes fechas

Acercarse:

1. Importación de bibliotecas necesarias, como numpy para realizar cálculos numéricos con arrays y matplotlib para la visualización de datos.
2. La función np.arange() de la biblioteca numpy se usa para crear un rango de valores (aquí, 3 valores).
3. Trazar las barras múltiples usando la función plt.bar() en la biblioteca matplotlib. En este ejemplo, las fechas se trazan en el eje X y las puntuaciones de los jugadores en el eje Y.
4. Para evitar la superposición de barras en cada grupo, las barras se desplazan 0,25 unidades con respecto a la barra anterior.
5. El ancho de las barras de cada grupo se toma como 0,25 unidades con diferentes colores.
6. Las etiquetas del eje X y las marcas x se trazan según sea necesario en nuestra visualización.
7. Finalmente, se traza el gráfico de barras múltiples para las puntuaciones de diferentes jugadores en diferentes fechas.

Código:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
N = 3
ind = np.arange(N) 
width = 0.25
  
xvals = [8, 9, 2]
bar1 = plt.bar(ind, xvals, width, color = 'r')
  
yvals = [10, 20, 30]
bar2 = plt.bar(ind+width, yvals, width, color='g')
  
zvals = [11, 12, 13]
bar3 = plt.bar(ind+width*2, zvals, width, color = 'b')
  
plt.xlabel("Dates")
plt.ylabel('Scores')
plt.title("Players Score")
  
plt.xticks(ind+width,['2021Feb01', '2021Feb02', '2021Feb03'])
plt.legend( (bar1, bar2, bar3), ('Player1', 'Player2', 'Player3') )
plt.show()

Producción: