paretochart 1.0

特性

• 图表X轴的数据标签。

• 完全可定制，具有独特的arg和kwarg输入

  • 柱状图：遵循matplotlib.pyplot.bar函数的输入（使用bar_args=(...)和bar_kw={...}）。

  • 累积线：遵循matplotlib.pyplot.plot函数的输入（使用line_args=(...)和line_kw={...}）。

  • 限制线：遵循matplotlib.axes.Axes.axhline函数的输入（使用limit_kw={...}）。

• 将图表放置在任意轴上。

示例

首先，进行简单的导入

from paretochart import pareto

现在，让我们创建数值数据（无需预排序）

data = [21, 2, 10, 4, 16]

我们甚至可以分配x轴标签（与数据相同的顺序）

labels = ['tom', 'betty', 'alyson', 'john', 'bob']

对于本例，我们将创建4个显示定制功能的图表

import matplotlib.pyplot as plt

# create a grid of subplots
fig, axes = plt.subplots(2, 2)

第一个图表将是最简单的使用，只有数据

pareto(data, axes=axes[0, 0])
plt.title('Basic chart without labels', fontsize=10)

在第二个图表中，我们将添加标签，将累积限制设置为0.75（或75%）并将累积线设置为绿色

pareto(data, labels, axes=axes[0, 1], limit=0.75, line_args=('g',))
plt.title('Data with labels, green cum. line, limit=0.75', fontsize=10)

在第三个图表中，我们将删除累积线和限制线，将条形图设置为绿色并调整宽度为0.5

pareto(data, labels, cumplot=False, axes=axes[1, 0], data_kw={'width': 0.5,
    'color': 'g'})
plt.title('Data without cum. line, green bar width=0.5', fontsize=10)

在第四个图表中，让我们将累积限制设置为95%并将该线设置为黄色

pareto(data, labels, limit=0.95, axes=axes[1, 1], limit_kw={'color': 'y'})
plt.title('Data trimmed at 95%, yellow limit line', fontsize=10)

最后，但同样重要的是，让我们展示图像

fig.canvas.set_window_title('Pareto Plot Test Figure')
plt.show()

这应该会生成以下图像（如果图像没有显示，请点击此处）

安装

由于这实际上是一个单一的python文件，您可以直接访问GitHub页面，简单地下载paretochart.py并将其放入python可以找到的目录中。

或者，可以使用以下方式安装文件

$ pip install --upgrade paretochart

或

$ easy_install --upgrade paretochart

如果您使用的是Python3，请从这里下载压缩文件，解压并运行

$ 2to3 -w *.py

在解压的目录中，然后运行

$ python3 setup.py install

注意：执行上述任何安装方法可能需要管理员权限。

联系

请将功能请求、错误报告或反馈发送给Abraham Lee。