如何使用matplotlib在一个图表中绘制多个水平条

Question

可以帮我弄清楚怎么用matplotlib画这种图吗？

我有一个熊猫数据框对象来表示这个表:

Graph       n           m
<string>    <int>      <int>

我想可视化每个< code >图形的< code>n和< code>m的大小:一个水平条形图，其中每一行在y轴的左侧都有一个包含< code >图形名称的标签；在y轴的右边，有两个细的水平条，一个在另一个的正下方，其长度代表< code>n和< code>m。应该可以清楚地看到，两个细条都属于标有图形名称的行。

这是我到目前为止编写的代码:

fig = plt.figure()
ax = gca()
ax.set_xscale("log")
labels = graphInfo["Graph"]
nData = graphInfo["n"]
mData = graphInfo["m"]

xlocations = range(len(mData))
barh(xlocations, mData)
barh(xlocations, nData)

title("Graphs")
gca().get_xaxis().tick_bottom()
gca().get_yaxis().tick_left()

plt.show()

Answer 1

问题和答案现在有点旧了。基于留档，这现在简单多了。

>>> speed = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
>>> lifespan = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
>>> index = ['snail', 'pig', 'elephant',
...          'rabbit', 'giraffe', 'coyote', 'horse']
>>> df = pd.DataFrame({'speed': speed,
...                    'lifespan': lifespan}, index=index)
>>> ax = df.plot.barh()

Answer 2

听起来你想要一些与这个例子非常相似的东西：http://matplotlib.org/examples/api/barchart_demo.html

首先：

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

df = pandas.DataFrame(dict(graph=['Item one', 'Item two', 'Item three'],
                           n=[3, 5, 2], m=[6, 1, 3])) 

ind = np.arange(len(df))
width = 0.4

fig, ax = plt.subplots()
ax.barh(ind, df.n, width, color='red', label='N')
ax.barh(ind + width, df.m, width, color='green', label='M')

ax.set(yticks=ind + width, yticklabels=df.graph, ylim=[2*width - 1, len(df)])
ax.legend()

plt.show()