使用每月数据控制Matplotlib中条形图的宽度

数据可视化在各行各业都有着广泛的应用。而Matplotlib则是Python中最常用的数据可视化库之一。在Matplotlib中，绘制条形图是一项常见任务。然而，有时候我们不仅要关注条形图中的高度，还要关注它们的宽度。本篇文章将介绍一种使用每月数据控制Matplotlib中条形图宽度的方法。

示例

在讲解具体方法之前，我们先来看一个示例。假设我们有如下数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(0)
data = np.random.rand(12, 3)
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
labels = ["Company A", "Company B", "Company C"]

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(12), data[:, 0], label=labels[0], color="tab:blue")
ax.bar(np.arange(12), data[:, 1], bottom=data[:, 0], label=labels[1], color="tab:orange")
ax.bar(np.arange(12), data[:, 2], bottom=data[:, 0] + data[:, 1], label=labels[2], color="tab:green")

ax.set_xticks(np.arange(12))
ax.set_xticklabels(months)

ax.legend()
plt.show()

可以看到，三段条形图高度不同，但是宽度一致。但是，在有些情况下，条形图宽度应该由数据控制。下面将介绍一种使用每月数据控制Matplotlib中条形图宽度的方法。

使用每月数据控制条形图宽度的方法

要使用每月数据控制条形图宽度，我们需要先对每个月的宽度进行计算，然后把它们传递给条形图的width参数。

计算每个月的宽度

我们以2021年的日历为例。可以看一下2021年1月的日历：

      January 2021      
Mo Tu We Th Fr Sa Su  
             1  2  3  
 4  5  6  7  8  9 10  
11 12 13 14 15 16 17  
18 19 20 21 22 23 24  
25 26 27 28 29 30 31

可以发现，1月份共有31天，而2月份只有28天（闰年的时候为29天）。因此，我们可以按照以下公式计算每个月的宽度：

def get_month_widths(year):
    month_days = [31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31]
    if year % 4 == 0 and year % 100 != 0 or year % 400 == 0:
        month_days[1] = 29
    widths = [md / sum(month_days) for md in month_days]
    return widths

在上述代码中，我们假设年份为非闰年（即平年），并按照闰年的规则进行闰年判断。函数返回一个长度为12的列表，每个元素对应一个月份的宽度。

我们可以使用此函数来获取2021年每个月的宽度：

month_widths = get_month_widths(2021)
print(month_widths)

# 输出：[0.0975609756097561, 0.0821917808219178, 0.0975609756097561, 0.09016393442622951, 0.0975609756097561, 0.09016393442622951, 0.0975609756097561, 0.0975609756097561, 0.09016393442622951, 0.0975609756097561, 0.09016393442622951, 0.0975609756097561]

可以看到，每个月的宽度已经被计算出来了。

使用每月宽度绘制条形图

接下来，我们将这些宽度传递给Matplotlib的每个条形图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(0)
data = np.random.rand(12, 3)
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
labels = ["Company A", "Company B", "Company C"]

# 计算每个月的宽度
def get_month_widths(year):
    month_days = [31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31]
    if year % 4 == 0 and year % 100 != 0 or year % 400 == 0:
        month_days[1] = 29
    widths = [md / sum(month_days) for md in month_days]
    return widths

month_widths = get_month_widths(2021)

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(12), data[:, 0], label=labels[0], color="tab:blue", width=month_widths)
ax.bar(np.arange(12), data[:, 1], bottom=data[:, 0], label=labels[1], color="tab:orange", width=month_widths)
ax.bar(np.arange(12), data[:, 2], bottom=data[:, 0] + data[:, 1], label=labels[2], color="tab:green", width=month_widths)

ax.set_xticks(np.arange(12))
ax.set_xticklabels(months)

ax.legend()
plt.show()

这里我们只需要在条形图的宽度参数中传入month_widths列表即可。

我们可以看到，每个月的宽度都被精确控制，让我们能够更方便地比较不同公司在不同时间的业绩表现。