Sección 2. Capítulo 6
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Gráficos de Barras Agrupadas
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Otra opción común es un gráfico de barras agrupadas, donde las barras de cada categoría se colocan una al lado de la otra en lugar de apilarlas.
Esto es útil cuando se desea comparar categorías entre grupos (como sectores económicos en diferentes países), en lugar de dentro de un solo total.
Pasos para crear un gráfico de barras agrupadas
- Definir un ancho de barra y crear un arreglo para las posiciones del eje x usando
np.arange(); - Combinar los datos de las categorías en un arreglo 2D;
- Utilizar un bucle
forpara dibujar cada grupo de barras con la funciónbar(), desplazando sus posiciones horizontalmente; - Personalizar las posiciones y etiquetas de las marcas del eje x usando
plt.xticks().
12345678910111213141516171819202122232425import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Labels and data countries = ['USA', 'China', 'Japan'] positions = np.arange(len(countries)) primary = np.array([1.4, 4.8, 0.4]) secondary = np.array([11.3, 6.2, 0.8]) tertiary = np.array([14.2, 8.4, 3.2]) # Group the data sectors = np.array([primary, secondary, tertiary]) # Width of each bar width = 0.25 # Plot each group of bars for i in range(len(sectors)): plt.bar(positions + width * i, sectors[i], width) # Center the group of bars and label the ticks plt.xticks(positions + width, countries) plt.show()
Cómo funciona xticks()
- El primer argumento desplaza las marcas de graduación al centro de cada grupo de barras;
- El segundo argumento establece las etiquetas utilizando la lista
countries.
Nota
Este método funciona para cualquier número de categorías; solo ajusta el width para asegurarte de que las barras no se superpongan.
Tarea
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- Pasar el arreglo de todos los grupos de respuestas a la función
len(). - Llamar a la función para crear un gráfico de barras.
- Calcular el desplazamiento de la posición x según la iteración actual del bucle.
- Seleccionar el conjunto de datos específico de
answerspara el paso actual. - Pasar la variable que define el ancho de las barras.
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