matplotlib 如何增加条形图条形之间的间距

brccelvz 于 2023-04-21 发布在其他

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如何使用matplotlib条形图增加每个条形图之间的空间，因为它们一直将其自身填充到中心.

（这是它目前的外观）

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
def ww(self):#wrongwords text file
    with open("wrongWords.txt") as file:
        array1 = []
        array2 = [] 
        for element in file:
            array1.append(element)
        x=array1[0]
    s = x.replace(')(', '),(') #removes the quote marks from csv file
    print(s)
    my_list = ast.literal_eval(s)
    print(my_list)
    my_dict = {}
    for item in my_list:
        my_dict[item[2]] = my_dict.get(item[2], 0) + 1
    plt.bar(range(len(my_dict)), my_dict.values(), align='center')
    plt.xticks(range(len(my_dict)), my_dict.keys())
    plt.show()

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/40575067/how-to-increase-the-space-between-bar-plot-bars

4条答案

按热度按时间

9fkzdhlc1#

尝试替换

plt.bar(range(len(my_dict)), my_dict.values(), align='center')

与

plt.figure(figsize=(20, 3))  # width:20, height:3
plt.bar(range(len(my_dict)), my_dict.values(), align='edge', width=0.3)

选项align='edge'将消除条形图左侧白色。
width=0.3设置条的宽度小于默认值。条的间距将相应调整。
对于沿着x轴的标签，应将其旋转90度以使其可读。

plt.xticks(range(len(my_dict)), my_dict.keys(), rotation='vertical')

赞(0）回复(0）举报 2023-04-21

uinbv5nw2#

有两种方法可以增加条形图之间的间距。这里是绘图函数

plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)

减小条形图宽度

plot函数有一个宽度参数，用于控制条形图的宽度。如果您减小宽度，条形图之间的间距将自动减小。默认情况下，宽度设置为0.8。

width = 0.5

缩放x轴，使条形图彼此相距更远

如果你想保持宽度不变，你必须在x轴上放置条的地方留出空间。你可以使用任何缩放参数。

x = (range(len(my_dict)))
new_x = [2*i for i in x]
# you might have to increase the size of the figure
plt.figure(figsize=(20, 3))  # width:10, height:8
plt.bar(new_x, my_dict.values(), align='center', width=0.8)

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赞(0）回复(0）举报 2023-04-21

pwuypxnk3#

这个答案可以改变条之间的间距，也可以旋转x轴上的标签。它还可以让你改变图形的大小。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,20))
# The first parameter would be the x value, 
# by editing the delta between the x-values 
# you change the space between bars
plt.bar([i*2 for i in range(100)], y_values)
# The first parameter is the same as above, 
# but the second parameter are the actual 
# texts you wanna display
plt.xticks([i*2 for i in range(100)], labels)
for tick in ax.get_xticklabels():
    tick.set_rotation(90)