Python MatPlotlib barchart-Resize width

Question

Я написал код для построения горизонтальной гистограммы с использованием библиотеки matplotlib python.

Моя цель - изменить ширину гистограммы, но расстояние от источника должно оставаться неизменным, что равно 5.6. Короче говоря, мое намерение состоит в том, чтобы обрезать размер по ширине, сохраняя длину такой же. Я не мог разобраться в примерах с использованием подзаговоров.

Вот код:

import matplotlib.pyplot as plt;plt.rcdefaults() 
from numpy.random import rand 
from numpy import arange 
import numpy as np 

data = np.genfromtxt('C:\\programming\\Python27\\libra_graphs\\File\\histogram.csv',delimiter=',') 
diff = 0 
time_lst = [] 
for row in data: 
    if not np.isnan(row[7]): 
     diff = row[7]-diff 
time_lst.append(diff) 

print time_lst,len(time_lst) 
y_pos = np.arange(len(time_lst)) 
print y_pos 
val = np.array(diff) 
print val 

plt.barh(y_pos, val,align='center',height = 0.5 ,color='r',alpha=0.5) 
plt.yticks(y_pos) 

plt.xlabel('Time(seconds)') 
plt.title('Job Execution LIBRA') 

plt.show() 

Answer 1

Я построены 3 гистограммы, и проблема будет решена.

import matplotlib.pyplot as plt;plt.rcdefaults() 
from numpy.random import rand 
from numpy import arange 
import numpy as np 

def libra_execution_time(): 
    data = np.genfromtxt('C:\\programming\\Python27\\libra_graphs\\File\\histogram.csv',delimiter=',') 

    hash_diff,key_diff,binary_diff = 0,0,0 

    hash_time_lst,key_time_lst,binary_time_lst = [],[],[] 

    for row in data: 
     if not np.isnan(row[7]): 
      hash_diff = row[7]-hash_diff 
    hash_time_lst.append(hash_diff) 

    for row in data: 
     if not np.isnan(row[8]): 
      key_diff = row[8]-key_diff 
    key_time_lst.append(key_diff) 

    for row in data: 
     if not np.isnan(row[9]): 
      binary_diff = row[9]-binary_diff 
    binary_time_lst.append(binary_diff) 

    print "#Hash Partitioner--->" ,hash_time_lst,len(hash_time_lst) 
    print "#Key Field Partitioenr--->", key_time_lst,len(key_time_lst) 
    print "#Binary Partitioner--->",binary_time_lst,len(binary_time_lst) 


    #x_lst = (hash_time_lst + key_time_lst + binary_time_lst) 
    #print x_lst 
    job_time = {"Hash Time":hash_time_lst,"Key_Time":key_time_lst,"Binary Time":binary_time_lst} 
    print job_time 
    print job_time.keys(),job_time.values() 

    y_pos = np.arange(len(job_time.values())) 
    print "Y position",y_pos 
    val = np.array(job_time.values()) 
    print val 


    plt.barh(y_pos,val ,align='center',height = 0.5 ,color=('r','y','g')) 
    plt.yticks(y_pos,job_time.keys()) 

    plt.xlabel('Time(seconds)') 
    plt.ylabel('Performance--->') 
    plt.title('Job Execution LIBRA') 

    plt.show() 

libra_execution_time()