使用 matplotlib 在 python 中使用字典的条形图

我有两本词典：

A = {2018: 23, 2019: 30}
B = {2018: 26, 2019:35} 

现在我想绘制 A 和 B 2018/2019 年的趋势。但是在绘制条形图时，我得到以下结果。岁月不断膨胀，填满了空间，b 完全隐藏了 A。请建议如何绘制图表。

原始数据具有数学、科学和总计的平均分，我想将其绘制在同一张图表（条形图）上两年以显示趋势。

您可以将条形图的条形按其右侧边缘的左侧对齐（传递负宽度以使用右侧边缘对齐） - 通过这种方式，您可以获得并排的条形。或者，您可以堆叠酒吧。

这是带有输出的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

A = {2018: 23, 2019:30}
B = {2018: 26, 2019:35}

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2, figsize=(12,5))

ax1.bar(A.keys(), A.values(), width=0.2, align='edge', label='A')
ax1.bar(B.keys(), B.values(), width=-0.2, align='edge', label='B')
ax1.set_xticks([2018, 2019])
ax1.set_xlabel('YEAR')
ax1.legend()

ax2.bar(A.keys(), A.values(), width=0.4, align='center', label='A')
ax2.bar(B.keys(), B.values(), bottom=[A[i] for i in B.keys()], width=0.4, align='center', label='B')
ax2.set_xticks([2018, 2019])
ax2.set_xlabel('YEAR')
ax2.legend()

fig.show()

EDIT：如果您开始处理更多数据，那么使用可以更轻松地处理数据的包是有意义的。Pandas是一个很棒的软件包，可以为您做到这一点。

下面是一个包含 4 组时间序列数据的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

A = {2018: 23, 2019:30}
B = {2018: 26, 2019:35}
C = {2018: 30, 2019:40}
D = {2018: 20, 2019:50}

df = pd.DataFrame([A,B,C,D], index=['A','B','C','D']).transpose()

fig, ax= plt.subplots(1,1, figsize=(6,5))

df.plot.bar(ax=ax)
ax.set_xlabel('YEAR')

fig.tight_layout()
fig.show()

The output is this figure: