Python绘图第2期——分组柱状图

# 3. 绘制图形# ============================================================# 3.1 图片大小（宽×高）fig, ax = plt.subplots(figsize=(9.5, 6.5))# 3.2 准备绘图所需参数categories = long_data[id_vars].unique()                # X轴类别（样本）groups = long_data['Index_group'].unique()              # 分组（Index_group）n_categories = len(categories)n_groups = len(groups)# 3.3 定义颜色colors = ["#105186", "#3D86B6", "#67B3DA", "#9DDAF2", "#CDEEF8"]# 3.4 设置柱子宽度和组内间距bar_width = 0.15                # 单个柱子的宽度group_gap = 0.75                # 组内柱子总宽度total_width = bar_width * n_groupsx = np.arange(n_categories)     # 每个类别的基准位置# 3.5 绘制分组柱状图for i, (group, color) in enumerate(zip(groups, colors)):    # 提取当前分组的数据    subset = long_data[long_data['Index_group'] == group]    # 确保数据顺序与 categories 一致    values = [subset[subset[id_vars] == cat]['Value'].values[0] for cat in categories]    # 计算每个柱子的偏移位置（居中于组内）    offset = (i - (n_groups - 1) / 2) * bar_width    bars = ax.bar(        x + offset,        values,        width=bar_width,        color=color,        edgecolor='none',       # 柱子无边框        linewidth=0.05,        alpha=1.0,        label=group    )# 3.6 添加数值标签for i, (group, color) in enumerate(zip(groups, colors)):    subset = long_data[long_data['Index_group'] == group]    values = [subset[subset[id_vars] == cat]['Value'].values[0] for cat in categories]    offset = (i - (n_groups - 1) / 2) * bar_width    for j, val in enumerate(values):        ax.text(            x[j] + offset,                # 数值标签X坐标            val+0.01,                     # 数值标签Y坐标（柱顶高度+0.01）            f'{val:.2f}',                 # 保留两位小数            ha='center',                  # 水平对齐            va='bottom',                  # 垂直对齐            rotation=90,                  # 旋转角度            fontsize=12,                  # 字体大小            fontweight='bold',            # 字体粗细（可选值：'light'、'normal'、'bold'、'heavy'、'black' 或数值 0-1000）            fontfamily='DejaVu Serif',    # 数值标签字体            color='black'                 # 数值标签颜色        )# 3.7 坐标轴范围、刻度、标题设置# 设置 Y 轴范围、刻度及格式# # 获取数据的最值，便于后续坐标轴设置（本示例中手动指定了范围，可忽略）# y_max = long_data['Value'].max()# y_min = long_data['Value'].min()ax.set_ylim(0, 0.40)                                                     # 纵轴范围ax.set_yticks(np.arange(0, 0.41, 0.05))                                  # 纵轴刻度（起始、停止、步长）ax.set_yticklabels([f'{tick:.2f}' for tick in np.arange(0, 0.41, 0.05)]) # 纵轴刻度小数位数# 设置 X 轴刻度及标签ax.set_xticks(x)ax.set_xticklabels(categories)# 设置坐标轴标题# 横轴标题ax.set_xlabel('X_Title',                   # 横轴标题              fontsize=18,                 # 横轴标题字号              fontstyle='normal',          # 横轴标题字体样式（“normal”、“italic”）               fontfamily='DejaVu Sans',    # 横轴标题字体              labelpad=8)                  # 横轴标题到坐标轴距离# 纵轴标题ax.set_ylabel('Y_Title',                   # 纵轴标题              fontsize=18,                 # 纵轴标题字号              fontstyle='normal',          # 纵轴标题字体样式（“normal”、“italic”）               fontfamily='DejaVu Sans',    # 纵轴标题字体              labelpad=8)                  # 纵轴标题到坐标轴距离