Matplotlib：并排条形图中的自动标记

Question

基于 matplotlib 中的以下示例，我制作了一个函数，将两个每周时间序列绘制为并排条形图。 https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/lines_bars_and_markers/barchart.html#sphx-glr-gallery-lines-bars-and-markers-barchart-py

我的问题是我明确设置了 xtick，这会创建混乱的 xtick-labels。有没有办法让 matplotlib 在这样的图中明确选择 xticks（位置和标签）？

我必须说，我发现使用 (x - width/2) 指定条形位置的整个操作对于并排条形来说非常不雅 - 还有其他选项（除了 matplotlib 或其他包之外的其他包matplotlib 中的规范）以避免编写此类显式代码？

下面是代码和结果。我正在寻找一种解决方案，可以选择 xticks 和 xticklabels 的数量和位置，使其可读：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


labels = ['W1-2020', 'W2-2020', 'W3-2020', 'W4-2020', 'W5-2020','W6-2020','W7-2020','W8-2020','W9-2020','W10-2020','W11-2020','W12-2020','W13-2020','W14-2020','W15-2020']
men_means = [20, 34, 30, 35, 27,18,23,29,27,29,38,28,17,28,23]
women_means = [25, 32, 34, 20, 25,27,18,23,29,27,29,38,19,20, 34]

x = np.arange(len(labels))  # the label locations
width = 0.35  # the width of the bars

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, men_means, width, label='Men')
rects2 = ax.bar(x + width/2, women_means, width, label='Women')

# Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()


def autolabel(rects):
    """Attach a text label above each bar in *rects*, displaying its height."""
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        ax.annotate('{}'.format(height),
                    xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
                    xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
                    textcoords="offset points",
                    ha='center', va='bottom')


autolabel(rects1)
autolabel(rects2)

fig.tight_layout()

plt.show()

Answer 1

解决方案 1：使用 Pandas

您可以先创建一个 pandas DataFrame，然后直接绘制多个条形图。 x轴上标签的格式更整洁

df = pd.DataFrame(
    {'labels': labels,
     'men_means': men_means,
     'women_means': women_means
    })

df.plot(x="labels", y=["men_means", "women_means"], kind="bar")

解决方案 2：使用 Seaborn（改编自 this 答案）

import seaborn as sns

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
tidy = df.melt(id_vars='labels').rename(columns=str.title)
sns.barplot(x='Labels', y='Value', hue='Variable', data=tidy, ax=ax)
sns.despine(fig)
ax.tick_params(axis='x', labelrotation=90)

要仅隐藏每第 n 个刻度，您可以执行以下改编自 this 答案的操作

n = 2
for label in ax.xaxis.get_ticklabels()[::n]:
    label.set_visible(False)

要显示每个第 n 个标签，您可以使用以下技巧

fig.canvas.draw()

n = 4
labels = [item.get_text() if i%n == 0 else "" for i, item in enumerate(ax.get_xticklabels())]

ax.set_xticklabels(labels);