场景
厂家需要做一批产品，每个产品有多个指标。为了对比加工过效果，通过不同的渠道或工艺来实现。
每种工艺的质量统计结果保存一个表格，每个表格有多个衡量指标，每个指标放在每一列，第一行是指标名。
厂家根据统计结果来判断产品的性能定位和工艺的选取。
代码
1. 绘图函数
···
def plot_bar(pdobjs, colname, barnames, bartot, tspace):
"""
:param pdobjs: pandas的绘图数据
:param colname: 绘图指标名
:param barnames: 不同bar的名字
:param bartot: 不同bar的数据量总数
:param tspace: 每组的宽度
"""
nums = len(pdobjs)
tspace = tspace / nums
colors = ["#ff0000", "#00ff00", "#0000ff", "#ffff00", "#ff00ff", "#00ffff", "#000000"] * (nums // 7 + 1)
fig, ax = plt.subplots()
for idn, pdobj in enumerate(pdobjs):
tdata = np.array([float(i2) for i2 in pdobj.index]) + idn * tspace
tstr = [str(i2) for i2 in tdata]
plt.bar(tdata, pdobj.values / bartot[idn], color=colors[idn], width=tspace,
label=barnames[idn] + ":" + str(bartot[idn]), tick_label=tstr)
for tx, ty in zip(tdata, pdobj.values):
plt.text(tx, ty / bartot[idn], str(ty), ha="center")
# yticks = np.arange(0, 1, 10)
# plt.yticks(yticks)
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.PercentFormatter(xmax=1, decimals=1))
plt.xticks(rotation=-90)
plt.ylabel("同类百分比")
plt.legend() # 显示标签
plt.title(colname)
# 保存单指标图片
plt.savefig('C:\统计表\\' + colname + '.png', format='png')