Summary  
Shows how to implement code that calculates and applies horizontal offsets for grouped bar charts by iterating through series arrays and setting x-axis tick labels accordingly.

General domain of usage  
Data visualization

Toinen yleinen vaihtoehto on **ryhmitelty pylväskaavio**, jossa jokaisen kategorian pylväät sijoitetaan **vierekkäin** päällekkäisyyden sijaan.

Tämä on hyödyllistä, kun halutaan vertailla kategorioita **ryhmien välillä** (esimerkiksi taloussektorit eri maissa) yhden kokonaisuuden sijaan.

## Vaiheet ryhmitellyn pylväskaavion luomiseen

1. **Aseta pylvään leveys** ja luo x-akselin sijaintien taulukko käyttäen `np.arange()`;
2. Yhdistä kategoriatiedot kaksiulotteiseksi taulukoksi;
3. Käytä `for`-silmukkaa piirtääksesi jokaisen pylväsryhmän `bar()`-funktiolla siirtäen niiden sijainteja vaakasuunnassa;
4. Mukauta x-akselin tikkien sijainnit ja nimet käyttäen `plt.xticks()`.

import 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()

### Miten `xticks()` toimii

* **Ensimmäinen argumentti** siirtää asteikkoviivat jokaisen pylväryhmän keskelle;
* **Toinen argumentti** asettaa nimilaput käyttäen `countries`-listaa.

Tämä menetelmä toimii kaikilla kategoria­määrillä — säädä vain `width`, jotta pylväät eivät mene päällekkäin.

Huomio

import unittest
import ast
import inspect
import user_code


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestGroupedBarChart(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        source = inspect.getsource(user_code)
        cls.tree = ast.parse(source)

        cls.for_loops = [
            node for node in ast.walk(cls.tree)
            if isinstance(node, ast.For)
        ]

        cls.bar_calls = [
            node for node in ast.walk(cls.tree)
            if isinstance(node, ast.Call)
            and isinstance(node.func, ast.Attribute)
            and node.func.attr == 'bar'
        ]

    def test_correct_array_in_len(self):
        try:
            loop = self.for_loops[0]
            arg_to_len = None

            # Check if the loop uses range(len(answers))
            if (isinstance(loop.iter, ast.Call)
                and isinstance(loop.iter.func, ast.Name)
                and loop.iter.func.id == 'range'):

                inner_call = loop.iter.args[0]
                if (isinstance(inner_call, ast.Call)
                    and isinstance(inner_call.func, ast.Name)
                    and inner_call.func.id == 'len'):

                    arg_to_len = inner_call.args[0].id if isinstance(inner_call.args[0], ast.Name) else None

            _dynamic_test(
                self,
                arg_to_len == 'answers',
                "Correct array used inside len() for loop: `len(answers)`",
                f"Expected `len(answers)`, but got `len({arg_to_len})`"
            )
        except Exception:
            self.fail("Missing or incorrect `for` loop structure.")

    def test_bar_function_used(self):
        _dynamic_test(
            self,
            len(self.bar_calls) > 0,
            "plt.bar() is used to create bars",
            "Missing plt.bar() call"
        )

    def test_correct_expression_for_x_positions(self):
        try:
            call = self.bar_calls[0]
            expr = call.args[0]
            left = expr.left.id
            right = expr.right

            _dynamic_test(
                self,
                isinstance(expr, ast.BinOp) and isinstance(expr.op, ast.Add)
                and left == 'positions'
                and isinstance(right, ast.BinOp)
                and isinstance(right.op, ast.Mult)
                and right.left.id == 'width'
                and right.right.id == 'i',
                "Correct expression for x-axis positions: positions + width * i",
                "Incorrect expression used for calculating bar positions"
            )
        except Exception:
            self.fail("Missing or invalid argument structure for x-axis positioning in plt.bar().")

    def test_correct_indexing_into_answers(self):
        try:
            call = self.bar_calls[0]
            arg = call.args[1]

            _dynamic_test(
                self,
                isinstance(arg, ast.Subscript)
                and arg.value.id == 'answers'
                and arg.slice.id == 'i',
                "Correctly indexing `answers[i]` for bar heights",
                "Incorrect indexing into answers array in plt.bar()"
            )
        except Exception:
            self.fail("Invalid or missing answers[i] indexing for bar height.")

    def test_correct_width_argument(self):
        try:
            call = self.bar_calls[0]
            width_arg = call.args[2]

            _dynamic_test(
                self,
                isinstance(width_arg, ast.Name) and width_arg.id == 'width',
                "Correct use of `width` as third argument in plt.bar()",
                f"Expected third argument to be `width`, found `{getattr(width_arg, 'id', str(width_arg))}`"
            )
        except Exception:
            self.fail("Missing or incorrect third argument in plt.bar().")


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_grouped_bar_charts.py

Data on kaikkialla ympärillämme, ja sen ymmärtäminen on erittäin tärkeää. Visualisointi auttaa käsittelemään dataa löytämällä siitä tiettyjä kuvioita ja oivalluksia. Kehität vankan perustan datan visualisoinnille Pythonilla ja sen kirjastoilla, kuten matplotlib ja seaborn, saadaksesi mahdollisimman paljon tietoa datasta selkeällä ja tiiviillä tavalla.

Tutustu Matplotlibin keskeisiin tietojen visualisoinnin perusteisiin. Käy läpi sen ydinkäsitteet, tarkastele sen etuja ja luo ensimmäinen yksinkertainen kuvaaja tämän keskeisen piirtoalustan avulla.

Hallitse tiedon visualisointi suosituimpien kuvaajatyypien avulla. Opi rakentamaan viiva-, piste- ja pylväsdiagrammeja havainnollistaaksesi datasta saadut oivallukset selkeästi.

Opi tekemään kaavioistasi informatiivisempia ja visuaalisesti houkuttelevampia. Lisää otsikoita, selitteitä, värejä ja ruudukoita sekä tutustu useiden alikuvioiden tehokkaaseen asetteluun.

Tutustu tilastollisiin visualisointeihin, jotka auttavat analysoimaan aineistojen jakaumia ja rakenteita. Laadi histogrammeja, laatikkokaavioita ja piirakkakaavioita syvällisempien tilastollisten havaintojen löytämiseksi.

Vie visualisointitaitosi seuraavalle tasolle Seabornin avulla. Luo edistyneitä kaavioita, kuten countplot-, KDE-, pair plot- ja heatmap-kaavioita, samalla kun hallitset Seabornin tyylikkäät ulkoasut ja mukautusmahdollisuudet.

Ryhmitellyt Pylväsdiagrammit

Vaiheet ryhmitellyn pylväskaavion luomiseen

Miten `xticks()` toimii

Ratkaisu

Ryhmitellyt Pylväsdiagrammit

Vaiheet ryhmitellyn pylväskaavion luomiseen

Miten xticks() toimii

Ratkaisu

Miten `xticks()` toimii