matplotlib描绘分组后的条形图

Matplotlib是一个非常流行的Python数据可视化库，它允许你在各种图表类型中创建可视化效果，包括条形图。如果你想绘制分组后的条形图，可以使用`plt.bar()`函数或更高级的数据结构如`DataFrame`结合`plotnine`等库。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设我们有两组数据
grouped_data = {'Group A': [4, 8, 15], 'Group B': [16, 20, 25]}
x_labels = ['Data 1', 'Data 2', 'Data 3']

# 创建条形图
fig, ax = plt.subplots()
bars = ax.bar(x_labels, grouped_data.values(), label=grouped_data.keys())

# 添加标题、标签和图例
ax.set_title('Bar Chart with Grouped Data')
ax.set_xlabel('Categories')
ax.set_ylabel('Values')
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，`x_labels`代表了每个小组的类别，`grouped_data.values()`给出了对应数值。你可以根据需要调整颜色、宽度等样式。

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设数据集
item_counts = range(1, 20)  # 物品数量范围
capacities = [5 * i for i in item_counts]  # 对应的不同背包容量
times = [(i ** 2 + c / 10) * np.random.rand() for i, c in zip(item_counts, capacities)]  # 模拟运行时间

plt.figure(figsize=(8, 6))
for capacity in set(capacities)[::4]:
    filtered_times = [t for t, c in zip(times, capacities) if c == capacity]
    filtered_item_counts = [ic for ic, c in zip(item_counts, capacities) if c == capacity]
    plt.plot(filtered_item_counts, filtered_times, label=f'Capacity {capacity}', marker='o')

plt.title('Knapsack Problem Running Time vs Item Count')
plt.xlabel('Item count')
plt.ylabel('Running time (seconds)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码创建了一个模拟环境，其中`item_counts`代表不同的物品数目，而`capacities`则对应着相应的背包大小；`times`列表存储了每次实验得到的近似执行时间。通过遍历几个选定的固定容量值并绘制对应的曲线，可以看到对于特定容量下的物品数目的影响。

#### 柱状图实现方案
如果更倾向于静态比较而非动态趋势，则可以考虑采用分组柱状图的形式来进行对比分析。这允许在同一张图上同时看到不同条件下（即不同容量）的结果差异。

bar_width = 0.35
index = np.arange(len(set(capacities)))

fig, ax = plt.subplots()

rects1 = ax.bar(index - bar_width/2, times[::4], bar_width,
                label='Items=1 to 5', color='b')  # 取部分数据作为示例
rects2 = ax.bar(index + bar_width/2, times[1::4], bar_width,
                label='Items=6 to 10', color='r')

ax.set_xlabel('Backpack Capacity')
ax.set_ylabel('Running Time (Seconds)')
ax.set_title('Comparison of Knapsack Algorithm Performance by Backpack Size and Number of Items')
ax.set_xticks(index)
ax.set_xticklabels([f'{c}' for c in list(set(capacities))[::4]])
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()

这里选择了两个区间内的物品数量进行对比，并针对每种情况下计算所得的时间进行了分组条形图的构建。这样做的好处是可以清楚看出相同容量下不同物品数量的影响，同时也便于识别是否存在显著区别。