python笔记35_2:数据可视化之多维柱状图

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# -*- coding: utf-8 -*-

#多维柱形图的绘制方法：

import numpy
import pandas
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt

font = {
        'family':'SimHei'
        }
matplotlib.rc('font',**font)

data = pandas.read_csv("D:/workspaces/python/pythonStudy/35.csv")

#得到手机品牌与通信品牌的交叉表：
result = data.pivot_table(
                          values='月消费（元）',
                          index='手机品牌',
                          columns='通信品牌',
                          aggfunc=numpy.sum
                          )
index = numpy.arange(len(result))
#我们有三个通信品牌，所以定义三个颜色：
minColor = (42/256,87/256,141/256,1/3) 
midColor = (42/256,87/256,141/256,2/3)
maxColor = (42/256,87/256,141/256,3/3)

#使用排列的方式，把数据排列放好，即为多维条形图
plt.bar(
        index,result['全球通'],
        color=minColor,width=1/4
        )
plt.bar(
        index+1/4,result['动感地带'],
        color=midColor,width=1/4
        )
plt.bar(
        index+2/4,result['神州行'],
        color=maxColor,width=1/4
        )
plt.xticks(index+1/3,result.index)
#设置每种颜色的柱子代表的通信品牌：
plt.legend(['全球通','动感地带','神州行'])
plt.show()

#优化一下，对数据进行一个排序
#按神州行的月消费进行倒序排列（但是其他两个品牌的月消费大小这里控制不了）
result = result.sort_values(
                            by='神州行',ascending=False
                            )
plt.bar(
        index,result['神州行'],
        color=minColor,width=1/4
        )
plt.bar(
        index+1/4,result['动感地带'],
        color=midColor,width=1/4
        )
plt.bar(
        index+2/4,result['全球通'],
        color=maxColor,width=1/4
        )
plt.xticks(index+1/3,result.index)
#设置每种颜色的柱子代表的通信品牌：
plt.legend(['神州行','动感地带','全球通'])
plt.show()

#堆叠柱形图的绘图案例，请看下一个源码文件

运行效果：

最后

以上就是勤奋星星为你收集整理的python笔记35_2:数据可视化之多维柱状图的全部内容，希望文章能够帮你解决python笔记35_2:数据可视化之多维柱状图所遇到的程序开发问题。

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