编程随笔 - 包含颜色、百分比的直方图(Bar)绘制

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Matplotlib的核心组件是Figure和Axes。Figure是一个容器，包含了所有的图形元素，如Axes，标题，图例等。Axes是一个子图，有自己的坐标系，可以绘制各种类型的图形，如折线图，柱状图，散点图等。一个Figure可以包含多个Axes，也可以只包含一个Axes。Matplotlib有三种主要的绘图接口：pyplot接口，面向对象接口和pylab接口。pyplot接口是一个简单的命令式风格的接口，提供了一些类似于MATLAB的函数，可以快速地创建和修改图形。面向对象接口是一个更灵活的接口，允许用户直接操作Figure和Axes对象，以及它们的属性和方法。pylab接口是一个集成了numpy和pyplot功能的接口，旨在提供一个类似于MATLAB的环境，但不推荐使用。

为了更好的展示数据分布，一般使用直方图的形式，即Bar，支持：

1. 修改直方图bin的label；
2. 修改直方图bin的颜色，以及颜色标签；
3. 增加直方图bin的百分比；
4. 修改图像尺寸，以及添加横纵坐标的label。
5. 注意bin的label一定要是string类型，否则数字较大会导致异常！

源码如下：

    @staticmethod
    def draw_resolution(data_list, save_path):
        """
        绘制分辨率，分辨率的范围是-1到10，划分11个bin
        其中，-1是empty、[1,2,3]是high、其余是low
        :param data_list:   数据列表
        :param save_path:   存储路径
        :return:  绘制图像
        """
        labels, counts = np.unique(np.array(data_list), return_counts=True)

        labels_str = []
        for vl in labels:
            if vl == -1:
                label = "empty"
            else:
                label = f"{vl} ~ {vl+1}"
            labels_str.append(label)
        labels_str.pop(-1)
        labels_str.append(f">{labels[-1]}")

        # 颜色设置
        cmap = plt.get_cmap('jet')
        empty, high, low = cmap(0.2), cmap(0.5), cmap(0.8)
        color = [empty, high, high, high, low, low, low, low, low, low, low, low]
        graph = plt.bar(labels_str, counts, align='center', color=color, edgecolor='black')
        plt.gca().set_xticks(labels_str)

        handles = [Rectangle((0, 0), 1, 1, color=c, ec="k") for c in [empty, high, low]]
        color_labels = ["empty", "high", "low"]
        plt.legend(handles, color_labels)

        # 绘制百分比
        count_sum = sum(counts)
        percentage_list = []
        for count in counts:
            pct = (count / count_sum) * 100
            percentage_list.append(round(pct, 2))
        i = 0
        max_height = max([p.get_height() for p in graph])
        for p in graph:
            width = p.get_width()
            height = p.get_height()
            x, y = p.get_xy()
            plt.text(x + width / 2,
                     y + height + max_height*0.01,
                     str(percentage_list[i]) + '%',
                     size=8,
                     ha='center',
                     weight='bold')
            i += 1

        # label设置
        plt.xlabel("Resolution")
        plt.ylabel("Frequency")

        # 尺寸以及存储
        fig = plt.gcf()
        fig.set_size_inches(10, 6)
        if save_path:
            plt.savefig(save_path, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1)
        else:
            plt.show()
        plt.close()

效果如下：

参考：

• Stack Overfolw - Convert floats to ints in Pandas?
• Stack Overfolw - histogram: setting y-axis label for pandas
• Stack Overfolw - Matplotlib histogram with multiple legend entries
• PDB - Resolution
• Pandas: How to Combine Rows with Same Column Values
• Stack Overflow - Selecting multiple columns in a Pandas dataframe
• Stack Overflow - How to center labels in histogram plot
• Control the color of barplots built with matplotlib
• Display percentage above bar chart in Matplotlib