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今天小編給大家分享一下python怎么繪制分組對比柱狀圖的相關知識點,內容詳細,邏輯清晰,相信大部分人都還太了解這方面的知識,所以分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲,下面我們一起來了解一下吧。
首先放效果圖:
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import tensorflow as tf from matplotlib.path import Path from matplotlib.patches import PathPatch import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib from matplotlib.animation import FuncAnimation import matplotlib as mpl import datetime import time import re import urllib.request np.set_printoptions(suppress=True) mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默認字體 SimHei為黑體 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用來正常顯示負 import requests import re import hashlib #測試數據 osm的點線面數據 #測試主機 8G 4核 1T機械盤 #mysql 5.7.23 #postgresql 12 #dameng 7 #oracle 19c 19.3 #讀取效率 點 線 面 r = [ [24714, 21748, 19298], #Oracle [44127, 45943, 42199], #GDB #[0, 0, 0], #SQLITE # [0, 0, 0], #MySQL [352641, 352739, 304189], #SQLITE [213550, 218095, 212749], #MySQL [36556, 22172, 12741], #PostgreSQL [52749, 46292, 20040], #dameng [25111, 12000, 11000], #ArcGIS_GDB [10102, 9003, 7003] #ArcGIS_ORACLE ] #寫入效率 w = [ [190, 675, 40], #Oracle [15815, 9820, 11892], #GDB [94547, 81847, 57235], #SQLITE # [0, 0, 0], #SQLITE [502, 662, 403], #MySQL #[0, 0, 0], #MySQL [1631, 1599, 1502], #PostgreSQL [2004, 1849, 1524], #dameng [10111, 8000, 5600] , #ArcGIS_GDB [1100, 1000, 900] #ArcGIS_ORACLE ] #這是柱圖x軸標簽 ysr = ['Oracle','GDB','SQLITE','MySQL','PostgreSQL','DAMENG','ArcGIS_GDB','ArcGIS_ORACLE'] def DrawGeoDtaabse(rcount, wcount, y): #第一行 第一列圖形 2,1 代表2行1列 ax1 = plt.subplot(2,1,1) #第二行 第一列圖形 ax3 = plt.subplot(2,1,2) #默認時間格式 plt.sca(ax1) plt.xlabel("",color = 'r') #X軸標簽 plt.ylabel("條/s",color = 'r') #Y軸標簽 #plt.grid(True) 顯示格網 #plt.gcf().autofmt_xdate() 顯示時間 plt.legend() # 顯示圖例 plt.title("[讀取]效率") #標題 x1 = [1,5,9,13,17,21,25,29] # x軸點效率位置 x2 = [i + 1 for i in x1] # x軸線效率位置 x3 = [i + 2 for i in x1] # x軸面效率位置 y1 = [i[0] for i in rcount] # y軸點效率位置 y2 = [i[1] for i in rcount] # y軸線效率位置 y3 = [i[2] for i in rcount] # y軸面效率位置 #占位以免 數據源標簽丟失 y0 = ["","","","","","","",""] plt.bar(x1, y1, alpha=0.7, width=1, color='r',label="點", tick_label=y0) plt.bar(x3, y3, alpha=0.7, width=1, color='b',label="面", tick_label=y0) plt.bar(x2, y2, alpha=0.7, width=1, color='g',label="線", tick_label=y) #至此第一行的讀取效率繪制完畢,再重復一下第二行的寫效率 plt.sca(ax3) plt.xlabel("數據源",color = 'r') #X軸標簽 plt.ylabel("條/s",color = 'r') #Y軸標簽 #plt.grid(True) plt.legend() # 顯示圖例 plt.title("[寫入]效率") #圖標題 y1 = [i[0] for i in wcount] y2 = [i[1] for i in wcount] y3 = [i[2] for i in wcount] y0 = ["","","","","","","",""] plt.bar(x1, y1, alpha=0.7, width=0.6, color='r',label="點", tick_label=y0) plt.bar(x3, y3, alpha=0.7, width=0.6, color='b',label="面", tick_label=y0) plt.bar(x2, y2, alpha=0.7, width=0.6, color='g',label="線", tick_label=y) plt.legend() plt.show() DrawGeoDtaabse(r,w,ysr)
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