如何使用matplotlib绘制甘特图？

甘特图是一种常用于项目管理中的图表，可以用来展示任务的周期、进度和时间安排等信息。使用matplotlib，我们可以很方便地绘制出美观的甘特图来展示项目进度。

准备数据

在绘制甘特图之前，我们需要准备好任务、起始时间、结束时间和持续时间等数据。假设我们有如下的三个任务，分别为“任务A”、“任务B”和“任务C”，并且它们的起始时间、结束时间和持续时间如下表所示：

任务名称	起始时间	结束时间	持续时间
任务A	2021-01-01	2021-01-05	4
任务B	2021-01-03	2021-01-07	4
任务C	2021-01-08	2021-01-12	4

我们可以将数据存储在一个字典中，方便后续处理：

data = {
    '任务A': {'start': '2021-01-01', 'end': '2021-01-05', 'duration': 4},
    '任务B': {'start': '2021-01-03', 'end': '2021-01-07', 'duration': 4},
    '任务C': {'start': '2021-01-08', 'end': '2021-01-12', 'duration': 4},
}

绘制甘特图

有了数据后，我们可以使用matplotlib绘制甘特图了。首先，需要导入matplotlib和datetime模块：

import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta

接下来，我们需要创建一个子图对象，并设置x轴和y轴的范围：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
ax.set_xlim(datetime(2021, 1, 1), datetime(2021, 1, 15))
ax.set_ylim(0, len(data) + 1)

其中，fig为图形对象，ax为子图对象，set_xlim和set_ylim分别用于设置x轴和y轴的范围。在本例中，我们将x轴的范围设为2021年1月1日到1月15日，y轴的范围设为0到任务数量加1，以便为每个任务分配一个行。

接下来，我们可以使用一个循环，为每个任务绘制一个矩形。以“任务A”为例，我们可以根据其起始时间和持续时间计算出其结束时间，再使用Rectangle方法绘制一个矩形，并使用ax.add_patch方法将其添加到子图中：

start = datetime.strptime(data['任务A']['start'], '%Y-%m-%d')
duration = timedelta(days=data['任务A']['duration'])
end = start + duration
rect = plt.Rectangle((start, 1), duration, 0.5, color='blue', alpha=0.5)
ax.add_patch(rect)

其中，strptime方法用于将字符串转换为datetime对象，timedelta方法用于计算时间差，Rectangle方法用于创建矩形，第一个参数为左上角坐标，第二个参数为宽度，第三个参数为高度，color和alpha用于设置颜色和透明度。

完成一个任务的绘制后，我们可以为其添加一个标签，以便用户更好地理解。以“任务A”为例，我们可以使用text方法为其添加一个标签：

ax.text(start + duration / 2, 1.25, '任务A', ha='center', va='center')

其中，第一个参数为标签的位置，第二个参数为标签的文字内容，ha和va用于控制标签的水平对齐和垂直对齐方式。

在循环中，我们可以将所有任务的绘制和标签添加完成后，使用plt.show()方法显示图形，这样就完成了甘特图的绘制：

plt.show()

完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta

data = {
    '任务A': {'start': '2021-01-01', 'end': '2021-01-05', 'duration': 4},
    '任务B': {'start': '2021-01-03', 'end': '2021-01-07', 'duration': 4},
    '任务C': {'start': '2021-01-08', 'end': '2021-01-12', 'duration': 4},
}

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
ax.set_xlim(datetime(2021, 1, 1), datetime(2021, 1, 15))
ax.set_ylim(0, len(data) + 1)

for i, (name, task) in enumerate(data.items()):
    start = datetime.strptime(task['start'], '%Y-%m-%d')
    duration = timedelta(days=task['duration'])
    end = start + duration
    rect = plt.Rectangle((start, i + 1), duration, 0.5, color='blue', alpha=0.5)
    ax.add_patch(rect)
    ax.text(start + duration / 2, i + 1.25, name, ha='center', va='center')

plt.show()