如何在matplotlib中创建破损的水平条形图？

在数据可视化中，条形图是一种常见的图表形式。它可以将数据显示为水平或垂直的条形，以表达不同类别或数据大小之间的关系。在matplotlib库中，我们可以方便地创建条形图，但是如何创建破损的水平条形图呢？本文将介绍如何使用matplotlib实现破损的水平条形图。

准备工作

在开始之前，我们需要先安装matplotlib库，使用pip命令可轻松完成：

pip install matplotlib

接下来，我们需要准备一些数据来绘制图表。在本文中，我们将使用以下数据：

import matplotlib.pyplot as plt

data = {
    'A': 45,
    'B': 67,
    'C': 89,
    'D': 23,
    'E': 56
}

bar_colors = ['#FF6600', '#FFB266', '#FFE066', '#4D4D4D', '#B2B2B2']

我们将使用一个字典来存储数据，其中每个键值对表示一个类别及其相应的数据值。我们还将设置每个条形的颜色，以增加可读性和美感。

创建简单的水平条形图

首先，让我们创建一个普通的水平条形图，以便更好地理解我们如何将其变成破损的形式。我们可以使用barh()函数创建一个水平条形图：

plt.barh(range(len(data)), list(data.values()), align='center', color=bar_colors)
plt.yticks(range(len(data)), list(data.keys()))
plt.xlabel('Value')
plt.title('Simple Horizontal Bar Chart')

plt.show()

我们可以看到，该图表显示了每个类别对应的数据值，并按设置的颜色进行了配色处理。y轴显示类别名称，x轴表示数据值。

创建破碎的水平条形图

为了创建破损的水平条形图，我们需要将每个条形分为两个部分，并将它们分别分配到两个子图中。为此，我们需要使用subplot()函数创建两个子图：

fig, ax = plt.subplots()
ax1 = ax.inset_axes([0, 0, 0.5, 1])
ax2 = ax.inset_axes([1, 0, 0.5, 1])

该函数返回一个图表和多个子图对象。我们在此处创建了两个子图对象ax1和ax2，分别占据图表的左侧和右侧，每个子图占据图表的一半，间隔为0。

接下来，我们可以使用barh()函数分别在两个子图中创建每个条形的两个部分。我们需要根据每个类别的数据值，计算出两个部分的长度和起始位置。

parts = [1, 0.75]

for i, c in enumerate(data.keys()):
    val = data[c]
    ax1.barh(i, parts[0]*val, height=0.8, color=bar_colors[i])
    ax2.barh(i, parts[1]*val, height=0.8, left=parts[0]*val, color=bar_colors[i])

在上面的代码中，我们为每个类别创建了两个子条形，第一个子条形的长度是对应的数据值乘以parts[0]，第二个子条形的长度是乘以parts[1]。两个子条形的高度都是0.8。第二个子条形的左侧位置是第一个子条形的长度（parts[0]*val），即上一个子条形结束的位置。

最后，我们需要将两个子图中的元素放入主图表中，并设置缩放和边框：

ax.set_xlim(0, sum(data.values())*max(parts))
ax.set_ylim(-0.8, len(data)-0.2)
    ax.set_xticks([])

for side in ['right', 'top', 'bottom']:
    ax.spines[side].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)

ax1.spines['right'].set_color('none')
ax2.spines['left'].set_color('none')

ax1.tick_params(axis='y', left=False)
ax2.tick_params(axis='y', left=False, labelright=True)
ax2.yaxis.tick_right()

在这段代码中，我们设置了x轴和y轴的限制，以便完整地显示所有条形。我们使用set_xticks([])函数将x轴标签删除，使用spines属性隐藏边框，使图表更美观。为了显示左右两边的y轴标签，我们设置左侧子图的tick_params和右侧子图的labelright参数。最后，我们使用invert_axes()函数将x轴改为数字轴。

最终代码如下所示：

fig, ax = plt.subplots()
ax1 = ax.inset_axes([0, 0, 0.5, 1])
ax2 = ax.inset_axes([1, 0, 0.5, 1])

parts = [1, 0.75]

for i, c in enumerate(data.keys()):
    val = data[c]
    ax1.barh(i, parts[0]*val, height=0.8, color=bar_colors[i])
    ax2.barh(i, parts[1]*val, height=0.8, left=parts[0]*val, color=bar_colors[i])

ax.set_xlim(0, sum(data.values())*max(parts))
ax.set_ylim(-0.8, len(data)-0.2)
ax.set_xticks([])
ax.invert_axes()

for side in ['right', 'top', 'bottom']:
    ax.spines[side].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)

ax1.spines['right'].set_color('none')
ax2.spines['left'].set_color('none')

ax1.tick_params(axis='y', left=False)
ax2.tick_params(axis='y', left=False, labelright=True)
ax2.yaxis.tick_right()

plt.title('Broken Horizontal Bar Chart')
plt.show()

我们可以看到，每个条形都被破坏成两个部分并放置在两个子图中。左侧子图显示第一个子条形，右侧子图显示第二个子条形。通过这样的配置，我们可以更好地区分每个条形，并突出显示每个类别的数据值。