Pretty plot bar chart in python with matplotlib

Question

Я написал код python ниже, чтобы нарисовать гистограмму для моих данных. Я скорректировал параметры, но не смог сделать его красивым (см. Прилагаемый рис.).

код Python показан ниже:

def plotElapsedDis(axis, jvm1, jvm2, ylabel, title, name): 
    import matplotlib.pyplot as plt 
    import numpy as np 
    #fig, ax = plt.subplots(111) 
    fig = plt.figure() 
    ax = fig.add_subplot(111) 
     ## the data 
    N = len(jvm1) 
    #menMeans = [18, 35, 30, 35, 27] 
     #womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25] 
    ind = np.arange(N)+1 
    width = 0.25      # the width of the bars 

    rects1 = ax.bar(ind-width, jvm1, width) 

    rects2 = ax.bar(ind, jvm2, width, color='r') 

    ax.set_ylabel(ylabel) 
    ax.set_title(title) 
    plt.xticks(ind , axis, rotation=-90) 
    ax.legend((rects1[0], rects2[0]), ('Originl', 'Optimal')) 
    plt.savefig(name) 
    plt.close() 

plotElapsedDis(keys, y_jvm1, y_jvm2, 'seconds', 'CPU Elapsed', '../tmp/cpu_elapsed.jpg') 

Первые три списка для plotElapsedDis являются:

keys= [u'mergesort_hongli', u'so_object', u'gc_mb', u'socket_transfer_1mb', u'app_factorial', u'string_concat', u'printff', u'so_lists', u'so_lists_small', u'word_anagrams', u'fasta', u'count_multithreaded', u'app_mandelbrot', u'primes', u'nbody', u'app_fib', u'socket_transfer_1mb_noblock', u'nsieve_bits', u'gc_string', u'simple_server', u'gc_array', u'cal', u'spectral_norm', u'app_pentomino', u'so_sieve', u'eval', u'so_matrix', u'mbari_bogus1', u'fractal', u'simple_connect', u'partial_sums', u'pi', u'so_array', u'count_shared_thread', u'fiber_ring', u'list', u'binary_trees', u'app_tarai', u'monte_carlo_pi', u'observ', u'write_large'] 
y_jvm1= [20.703852000000001, 173.12867899999998, 74.149726000000001, 15.717608999999999, 26.226012000000001, 136.44825599999999, 46.775888000000002, 63.851292000000001, 13.929881, 71.078192999999999, 66.729854000000003, 92.045006000000001, 55.671535999999996, 24.082338, 46.349951999999995, 38.166196999999997, 15.777601000000001, 123.075288, 161.76140800000002, 12.053167, 60.597787000000004, 43.662361000000004, 45.789037999999998, 209.30117999999999, 32.190105000000003, 48.988551000000001, 55.191608000000002, 52.242056999999996, 89.343417000000002, 12.721064999999999, 109.08541600000001, 24.236315000000001, 19.817986000000001, 226.82451600000002, 100.985647, 60.686772999999995, 55.589548000000001, 69.965362999999996, 35.801557000000003, 25.728088, 16.169540999999999] 
y_jvm2= [19.938967999999999, 178.796818, 67.512734999999992, 15.787599, 26.058038, 137.27913000000001, 12.535093, 59.649929999999998, 13.865891000000001, 60.618783000000001, 68.384602999999998, 283.39391599999999, 56.349432, 24.923209999999997, 44.113292999999999, 40.564831999999996, 12.393115, 120.76664, 152.30684499999998, 12.195145, 64.276227000000006, 18.565175999999997, 48.006701, 212.65967000000001, 32.544051000000003, 49.798428000000001, 58.516103000000001, 17.243377000000002, 92.973864999999989, 12.519096000000001, 111.39406500000001, 27.048887000000001, 20.014955999999998, 280.62933700000002, 86.977775999999992, 61.553642000000004, 50.455328000000002, 70.610264999999998, 28.390682999999999, 28.378685000000001, 17.351361000000001] 

Проблемы, связанные с этим генерируется ПИК выше, что:

1. Метка для x-aixs слишком длинна, которые усекаются (из-за границы рисунка).
2. Отличительные черты других людей вместо цвета. Так как pic будет печататься так, что различие по цвету не будет работать. Как заполнить полосы одной группы разным стилем (например, последняя полоса в figure).

Буду признателен, если кто-то может помочь изменить прогноз на этот рис. Благодаря!

Answer 1

Я бы подумал, что вы немного очистите имена, что должно помочь. Как только вы это сделаете, вы можете изменить поворот на 45, что сделает его лучше.

Вы можете сделать это путем изменения plt.xticks(ind , axis, rotation=90) к plt.xticks("range", "custom label list", rotation=90)

def plotElapsedDis(axis, jvm1, jvm2, ylabel, title, name): 
    import matplotlib.pyplot as plt 
    import numpy as np 
    #fig, ax = plt.subplots(111) 
    fig = plt.figure() 
    ax = fig.add_subplot(111) 
     ## the data 
    N = len(jvm1) 
    #menMeans = [18, 35, 30, 35, 27] 
     #womenMeans = [25, 32, 34, 20, 25] 
    ind = np.arange(N)+1 
    width = 0.25      # the width of the bars 

    # add "hatch" 
    rects1 = ax.bar(ind-width, jvm1, width, color='white', edgecolor='black', hatch="*") 

    rects2 = ax.bar(ind, jvm2, width, color='white', edgecolor='black', hatch='//') 

    ax.set_ylabel(ylabel) 
    ax.set_title(title) 
    plt.xticks(ind , axis, rotation=90) 
    ax.legend((rects1[0], rects2[0]), ('Originl', 'Optimal')) 
    fig.tight_layout() # make sure it fits 
    plt.show() 

plotElapsedDis(keys, y_jvm1, y_jvm2, 'seconds', 'CPU Elapsed', '../tmp/cpu_elapsed.jpg')