如何用箭头填充 pyplot 条形图的条形？

Question

我正在尝试创建一个条形图，其中条形包含附加信息，方法是让条形内的箭头指向基点。

目前我只设法创建了一个带有彩色条的。由于方向需要 8 种颜色加上不存在的颜色需要 1 种，所以它没有我希望的那么好。也有区分颜色的困难。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = range(12)
y_bar = np.random.random(12)

colors = ['green', 'yellow', 'blue', 'pink', 'orange']
bar_cols = [ colors[int(b*100) % len(colors)] for b in y_bar]

plt.bar(x, y_bar, color=bar_cols)
plt.show()

因此，指向由单独变量提供的方向的箭头直观且易于查看。

我不知道该怎么做。我已经尝试过使用阴影，但似乎只有一组有限的符号。

有没有办法让一些箭头在酒吧？

编辑： 这是一个图片，它的外观，我所追求的。箭头的形状可以不同。当然，预计会有更多支柱。由于任务数据，甚至可能有些没有任何箭头。 barchar with arrows

Answer 1

这是一个使用ax.annotate 在每个条形内绘制箭头的解决方案。由于 OP 对箭头的外观不是很清楚，我将每个条分成矩形（我在代码中称它们为squares，但如果你固定绘图的纵横比，它们只是正方形）并画了一个每个矩形的中心箭头，其方向由用户提供的角度给出（这里是一个名为 wind_direction 的向量）。

在代码中，我将Axes 的纵横比设置为x- 和y-limits 的纵横比，这使得Axes 呈方形，因此可以轻松绘制箭头长度相同，与方向无关。如果不需要，可以将相应的行注释掉。如果箭头必须具有相同的长度没有该限制，则必须计算图形纵横比，例如参见here 如何做到这一点。

我还用风向以度为单位对每个条形进行了注释，以方便检查箭头是否与给定的风向相对应。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

fig,ax = plt.subplots()

x = np.arange(12)
wind_strength = np.random.random(12)
wind_direction = np.linspace(0,2*np.pi,12, endpoint = False)

colors = ['green', 'yellow', 'blue', 'pink', 'orange']
bar_cols = [colors[i%len(colors)] for i,s in enumerate(wind_strength)]

bars = ax.bar(x,wind_strength, color=bar_cols)

##computing the aspect ratio of the plot ranges:
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()
aspect = (xlim[1]-xlim[0])/(ylim[1]-ylim[0])


##comment out this line if you don't care about the arrows being the
##same length
ax.set_aspect(aspect)


##dividing each bar into 'squares' and plotting an arrow into each square
##with orientation given by wind direction
for bar,angle in zip(bars,wind_direction):
    (x1,y1),(x2,y2) = bar.get_bbox().get_points()
    w = x2-x1
    h = w/aspect
    x_mid = (x1+x2)/2

    dx = np.sin(angle)*w
    dy = np.cos(angle)*h

    ##the top and bottom of the current square:
    y_bottom = y1
    y_top = y_bottom+h

    ##draw at least one arrow (for very small bars)
    first = True

    while y_top < y2 or first:
        y_mid = (y_top+y_bottom)/2

        ax.annotate(
            '',xytext=(x_mid-dx/2,y_mid-dy/2),
            xy=(x_mid+dx/2,y_mid+dy/2),
            arrowprops=dict(arrowstyle="->"),
        )

        ##next square
        y_bottom = y_top
        y_top += h

        ##first arrow drawn:
        first = False

    ##annotating the wind direction:
    ax.text(x_mid, y2+0.05, '{}'.format(int(180*angle/np.pi)), ha = 'center')

plt.show()

最终的结果是这样的：

希望这会有所帮助。

Answer 2

在条内绘制箭头的一个选项确实是孵化。然而，这有点涉及。需要创建一些自定义孵化，如以下答案所示：How to fill a polygon with a custom hatch in matplotlib? 在这里我们可以使用箭头的路径。

因此，在下面我们继承matplotlib.hatch.Shapes 并创建一些箭头路径。现在的问题是我们需要一些参数来插入阴影，以便能够定义角度。然后我们可以定义一个自定义的阴影图案，我选择看起来像这样

hatch="arr{angle}{size}{density}"

在哪里

• 角度：0到360之间的整数
• 大小：2 到 20 之间的某个整数
• 密度：某个整数 >= 1

这与我之前在this question 上的回答类似。 根据路径旋转的角度，大小和密度基本上决定了显示多少个大小的箭头。请注意，并非所有参数看起来都很好，有些参数会导致阴影重叠。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.offsetbox
import matplotlib.hatch
from matplotlib.patches import Polygon


class ArrowHatch(matplotlib.hatch.Shapes):
    """
    Arrow hatch. Use with hatch="arr{angle}{size}{density}"
                 angle: integer number between 0 and 360
                 size: some integer between 2 and 20
                 density: some integer >= 1 
    """
    filled = True
    size = 1

    def __init__(self, hatch, density):
        v1 = [[.355,0], [.098, .1], [.151,.018], [-.355,.018]]
        v2 = np.copy(v1)[::-1]
        v2[:,1] *= -1 
        v = np.concatenate((v1,v2))
        self.path = Polygon(v, closed=True, fill=False).get_path()
        self.num_lines = 0
        if len(hatch) >= 5:
            if hatch[:3] == "arr":
                h = hatch[3:].strip("{}").split("}{")
                angle = np.deg2rad(float(h[0]))
                self.size = float(h[1])/10.
                d = int(h[2])
                self.num_rows = 2*(int(density)//6*d)
                self.num_vertices = (self.num_lines + 1) * 2

                R = np.array([[np.cos(angle), -np.sin(angle)],
                              [np.sin(angle), np.cos(angle)]])
                self.shape_vertices = np.dot(R,self.path.vertices.T).T
                self.shape_codes = self.path.codes
        matplotlib.hatch.Shapes.__init__(self, hatch, density)

matplotlib.hatch._hatch_types.append(ArrowHatch)


n = 7
a = 1017
x = np.arange(n)
y = np.linspace(0.2*a,a,len(x))

fig, ax = plt.subplots()
bar = ax.bar(x,y, ec="k", color="lightblue")

angles = [0,45,360-45,90,225,360-90,160]
for b, a in zip(bar, angles):
    f = 'arr{{{}}}{{9}}{{3}}'.format(a)
    b.set_hatch(f)


plt.show()

{angle}{9}{3} 的输出：

输出{angle}{11}{2}:

---

下面解释了孵化模式以及如何管理它们。或者换句话说，ArrowHatch 怎么知道它应该创建一个孵化？
将使用matplotlib.hatch._hatch_types 内的任何影线的顶点应用影线。这就是为什么我们需要将我们的ArrowHatch 类附加到这个列表中。取决于此类是否具有大于零的属性num_vertices，它将有助于最终孵化。这就是我们在 init 函数中将其设置为 self.num_lines = 0 的原因。但是，如果hatch（提供给_hatch_types 列表中的每个类的字符串）包含我们的匹配模式，我们将self.num_rows 设置为0 以外的值（对于Shapes，它应该是偶数，因为它们是生成的在 2 个移动的行中），这样它可以有助于孵化。
这个概念有点异国情调，因为基本上每个班级自己决定是否参与孵化取决于hatch 字符串。一方面，这非常方便，因为它可以轻松组合不同的舱口类型，例如"///++oo"。另一方面，它很难用于需要输入参数的影线，在这种情况下是角度。并且还需要注意不要在孵化中使用任何角色，这些角色会被其他孵化使用；例如，我最初想使用"arrow45.8,9,2" 之类的东西，但它不起作用，因为o、. 和, 是其他有效的阴影类型，因此结果会在整个地方显示一些点。