matplotlib chart - création d'un graphique à barres horizontales

import matplotlib
from pylab import *

val = 3-6*rand(5)    # the bar lengths        # changed your data slightly
pos = arange(5)+.5    # the bar centers on the y axis
print pos
figure(1)
barh(pos,val, align='center',height=0.1)    # notice the 'height' argument
yticks(pos, ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim'))

gca().axvline(0,color='k',lw=3)   # poor man's zero level

xlabel('Performance')
title('horizontal bar chart using matplotlib')
grid(True)
show()

En général, je vous suggère de ne pas utiliser from pyplot import *. Sauf si vous êtes dans le mode interactif, l'utilisation de l'approche orientée objet:

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import rand
from numpy import arange

val = 3-6*rand(5)    # the bar lengths
pos = arange(5)+.5    # the bar centers on the y axis
print pos

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.barh(pos,val, align='center',height=0.1)
ax.set_yticks(pos, ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim'))

ax.axvline(0,color='k',lw=3)   # poor man's zero level

ax.set_xlabel('Performance')
ax.set_title('horizontal bar chart using matplotlib')
ax.grid(True)
plt.show()

Un bon point de départ pour toutes sortes d'intrigues est le matplotlib galerie

Les codes suivants extrait de code est un exemple de l'utilisation de la fonction de texte à annoter le texte de l'étiquette sur le côté gauche pour les valeurs négatives et le côté droit pour les valeurs positives, comme mentionné par les deux gcalmettes et Zhenya.

from pylab import setp
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
# creation of the data
name_list = ['day1', 'day2', 'day3', 'day4']
data = {name: 3+10*np.random.rand(5) for name in name_list}
for name in name_list:
data[name][0] = data[name][0]*-1
data[name][2] = data[name][2]*-1
colors_list = ['0.5', 'r', 'b', 'g'] #optional
def customize_barh(data, width_bar=1, width_space=0.5, colors=None):
n_measure = len(data)                   #number of measure per people
n_people = data[data.keys()[0]].size    # number of people
#some calculation to determine the position of Y ticks labels
total_space = n_people*(n_measure*width_bar)+(n_people-1)*width_space
ind_space = n_measure*width_bar
step = ind_space/2.
pos = np.arange(step, total_space+width_space, ind_space+width_space)
# create the figure and the axes to plot the data 
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
ax = fig.add_axes([0.15, 0.15, 0.65, 0.7])
# remove top and right spines and turn ticks off if no spine
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('default')    # ticks position on the right
# postition of tick out
ax.tick_params(axis='both', direction='out', width=3, length=6,
labelsize=24, pad=8)
ax.spines['left'].set_linewidth(3)
ax.spines['bottom'].set_linewidth(3)
# plot the data
for i,day in enumerate(data.keys()):
if colors == None:
ax.barh(pos-step+i*width_bar, data[day], width_bar, #facecolor='0.4',
edgecolor='k', linewidth=3)
else:
ax.barh(pos-step+i*width_bar, data[day], width_bar, facecolor=colors[i],
edgecolor='k', linewidth=3)
ax.set_yticks(pos)
# you may want to use the list of name as argument of the function to be more
# flexible (if you have to add a people)
setp(ax.get_yticklabels(), visible=False)         
ax.set_ylim((-width_space, total_space+width_space))
ax.set_xlabel('Performance', size=26, labelpad=10)
labels_list = ['Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim','Jim']
# creation of an array of positive/negative values (based on the values
# of the data) that will be used as x values for adding text as side labels
side_list = []
for index in range(len(labels_list)):
sum = 0
for name in name_list:
sum+= data[name][index]
if math.copysign(1,sum) > 0:
side_list.append(16)
else:
side_list.append(-21)
for label in labels_list:
plt.text(side_list[labels_list.index(label)], pos[labels_list.index(label)]-0.5, label,fontsize=26) 
customize_barh(data, colors=colors_list)
plt.savefig('perf.png')
plt.show()

Il fonctionne sur la base que toutes les barres pour une personne donnée, doivent être négatif ou positif pour le texte annoté sur le bon côté. Pour changer ce comportement, il suffit de changer la génération de side_list.

E. g Si vous voulez une barre de seuil pour déterminer la position de l'étiquette, puis de compter les valeurs de données qui dépasse ce seuil, au lieu d'additionner les valeurs pour un nom donné.

E. g Pour le seuil de 3 barres de nombreux, toutefois, pour la boucle devient

for index in range(len(labels_list)):
count = 0
for name in name_list:
if data[name][index] > 0:
count+= 1
if count > 3:
side_list.append(16)
else:
side_list.append(-21)

La génération de side_list aurez aussi besoin d'être changé pour adapter à la gamme de vos données, comme les exemples l'utilisation des données aléatoires dans une plage spécifiée.

E. g Vous aurez besoin d'ajuster le label des décalages de side_list.append(16) et side_list.append(-21) pour répondre à vos données.