Python 使用matplotlib绘制不同类别的条形图

在您的应用程序中，您正在为每种方法(最优控制、PSC、PSC-ANN)并排绘制不同千瓦时类别(25千瓦时、50千瓦时、80千瓦时)的条形图.每个类别(25千瓦时、50千瓦时、80千瓦时)是主要的划分，在每个类别中，每种方法都有栏.

修改后的代码将主要分组从kWh类别更改为方法.

1. 数据 struct :数据在字典中重新组织(改进)，将方法作为键，将其跨类别的相应改进作为值.这允许对方法而不是类别进行迭代.

2. 条形图绘制:绘制循环遍历方法.对于每种方法，它都会绘制一组横跨不同千瓦时类别的条形图.这导致每种方法(最优控制、PSC、PSC-ANN)成为主要分组，它们在不同千瓦时类别上的各自性能并排显示.

这里的主要更改和帮助在于您的数据 struct .这允许您设计和绘制数据，如上所述.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Categories and methods
categories = ['25 kWh', '50 kWh', '80 kWh']
methods = ['Optimal Control', 'PSC', 'PSC-ANN']

# Input data organized by method
improvements = {
    'Optimal Control': [13.3, 13.8, 14.3],
    'PSC': [4.1, 6.3, 8.5],
    'PSC-ANN': [5.4, 4.4, 3.8]
}

bar_width = 0.2
index = np.arange(len(categories))

plt.figure(figsize=(12, 7))

# Plotting bars for each method
for i, method in enumerate(methods):
    plt.bar(index + i * bar_width, improvements[method], width=bar_width, label=method)

plt.xlabel('Building types', fontsize=17)
plt.ylabel('Improvement (%)', fontsize=17)

# Setting x-ticks to be in the middle of each group
plt.xticks(index + bar_width, categories, fontsize=15)
plt.yticks(fontsize=15)

plt.legend(fontsize=17)

### Legend on top instead remove above line and add this
# plt.legend(bbox_to_anchor=(0.5, 1.12), loc='upper center', ncol=3, fontsize=17)
# plt.subplots_adjust(top=0.85)

plt.savefig(r'C:\Users\user1\Desktop\Result_Percentage_Improvements.png', bbox_inches='tight', dpi=200)
plt.show()