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Python中的Matplotlib分組數(shù)據(jù)聚類條形圖

Python中的Matplotlib分組數(shù)據(jù)聚類條形圖

慕標(biāo)5832272 2023-10-31 14:30:54
我有一個值字典 ( drug) 如下:{0: {0: 100.0, 1: 0.41249706379061035, 2: 5.144449764434768, 3: 31.078456871927678}, 1: {0: 100.0, 1: 0.6688801420346955, 2: 77.32360971119694, 3: 78.15132480853421}, 2: {0: 100.0, 1: 136.01949766418852, 2: 163.4967732211563, 3: 146.7726208999281}}它包含 3 種藥物類型,然后該藥物類型在 4 種不同濃度下的功效。我正在嘗試制作一個簇狀條形圖,將 3 種藥物相互進行比較,如下所示:https://i.stack.imgur.com/wKIRs.png 目前,我的代碼如下:fig, ax = plt.subplots()width = 0.35ind = np.arange(3)for x in range(3):    ax.bar(ind + (width * x), drug[x].values(), width, bottom=0)ax.set_title('Drug efficacy')ax.set_xticks(ind + width / 2)ax.set_xticklabels(list(string.ascii_uppercase[0:drugCount]))ax.autoscale_view()plt.show()我已經(jīng)改編了本指南中的代碼,但遇到了多個問題。我認(rèn)為主要原因是示例中使用的數(shù)據(jù)使得一組中的值對應(yīng)于相同的顏色而不是相同的簇。我如何調(diào)整此代碼,以便與其他藥物相比,能夠單獨繪制每種藥物在 4 種不同濃度下的功效?
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1 回答

?
侃侃爾雅

TA貢獻1801條經(jīng)驗 獲得超16個贊

IIUC 您想按列標(biāo)準(zhǔn)化您的值,可以使用以下命令來完成sklearn:


from sklearn import preprocessing


df = pd.DataFrame(drug)

scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

df = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df))

df.T.plot(kind="bar")

plt.show()

https://img1.sycdn.imooc.com/65409f440001fa1d05950416.jpg

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反對 回復(fù) 2023-10-31
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