plotBar.py

#! /usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


data = np.loadtxt("data.dat")
## 中身の例
## 4種類の値（4つの尺度）をもつサンプルを3つ分（1行＝1データ）。
## 例えば、あるグループ（1行＝1サンプル）内に同じ血液型（尺度、4種類）の人間が何人ずついるか。
# 15 7 2 6
# 20 5 1 3
# 10 3 6 4

num_sample = data.shape[0]
num_item_per_sample = data.shape[1]


## 凡例用のラベル（サンプル数だけ必要）
legend_labels = ["A", "B", "C"]

## 凡例の数だけ色を用意する
colors = ["red", "green", "blue"]


## 棒グラフの幅
width = 0.25

## 余白
margin = 0.2

## 1尺度あたりのデータを並べるのに必要な幅。
block = width * num_sample + margin


## 棒グラフ（長方形）の左下の位置の基準にするポイント
ind = np.arange(num_item_per_sample) * block


## 各サンプルについて、棒グラフを描画する
for i in range(num_sample):

	plt.bar(
		ind + width*i, 		## 棒グラフの左下の点の座標。データ毎に少しずつズラす
		data[i], 			## 各始点にプロットされる1次元配列
		width, 				## 棒の幅
		color=colors[i], 	## 棒の色
		label=legend_labels[i]	 	## 棒の凡例名
		)



## x軸に表示するラベルを設定する
xlabels = ["1st", "2nd", "3rd", "4th"]

##x軸にラベルを表示する位置を設定する。
xlocs = ind + width * num_sample / 2.

## xtics(labelの位置, label), labelは1次元配列
plt.xticks(xlocs, xlabels )


## 余白を加味したx軸方向の変域
plt.xlim(-margin, ind[-1]+width*num_sample+margin)


## Y軸ラベル
plt.ylabel('y-label')


## 凡例を表示
plt.legend(prop={'size' : 18},loc="upper right")


## グリッドを表示
plt.grid(True)


## 画像として保存
plt.savefig("bar.png", bbox_inches="tight")