如何修改Matplotlib堆叠柱状图代码实现分组柱状图？

• 设置统一柱子宽度：先定义一个固定的柱子宽度，比如 bar_width = 0.35，为多个系列的柱子预留并排摆放的空间。
• 计算分组偏移的x坐标：原来堆叠图使用同一组x轴坐标，现在要给每个系列的柱子计算偏移后的位置。比如基础x轴坐标为 x = np.arange(len(category_labels))，第一个系列用 x，第二个系列用 x + bar_width，第三个系列用 x + 2*bar_width，以此类推。
• 移除堆叠专用的bottom参数：堆叠图中会通过bottom指定上一个系列的顶部作为当前柱子的底部，分组图不需要这个参数，直接调用plt.bar()绘制每个系列即可。
• 将x轴刻度对齐到分组中心：调整x轴刻度的位置到每组柱子的中间，比如 plt.xticks(x + bar_width/2, category_labels)，保证刻度与分组位置对应。
• 示例代码对比：
  原堆叠图代码片段：

  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  categories = ["A", "B", "C"]
  data1 = [10, 20, 15]
  data2 = [5, 15, 10]
  
  x = np.arange(len(categories))
  plt.bar(x, data1, label="系列1")
  plt.bar(x, data2, bottom=data1, label="系列2")  # 堆叠核心参数bottom
  plt.xticks(x, categories)
  plt.legend()
  plt.show()
  

  修改后的分组图代码片段：

  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  categories = ["A", "B", "C"]
  data1 = [10, 20, 15]
  data2 = [5, 15, 10]
  
  bar_width = 0.35
  x = np.arange(len(categories))
  plt.bar(x, data1, width=bar_width, label="系列1")
  plt.bar(x + bar_width, data2, width=bar_width, label="系列2")  # 用x轴偏移替代bottom
  plt.xticks(x + bar_width/2, categories)  # 刻度移到分组中间
  plt.legend()
  plt.show()
  

• 可选优化：如果分类名称较长，可添加plt.xticks(rotation=45)旋转标签避免重叠；若系列数量较多，可适当减小bar_width值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Europa