نمودار میله‌ای یا Bar Plot یکی از انواع نمودارهای داده‌ای است که در پایتون می‌توان آن را با استفاده از کتابخانه های متعددی مانند Matplotlib و Seaborn رسم کرد. در این نمودار، محور عمودی (معمولاً محور y) برای نمایش مقادیر و محور افقی (معمولاً محور x) برای نمایش دسته‌بندی‌ها استفاده می‌شود. ارتفاع هر میله نمایانگر مقدار متناظر با دسته مربوطه است. نمودار میله‌ای می‌تواند به صورت عمودی و افقی رسم شود و بسته به نیاز مورد استفاده قرار می‌گیرد.
نمودار میله‌ای به عنوان یکی از ابزارهای قدرتمند و رایج در تجزیه و تحلیل داده‌ها، در مقالات علمی در انواع حوزه‌ها و رشته‌های علمی به کار می‌رود. در زیر چند کاربرد اصلی نمودار میله‌ای در مقالات علمی را می‌توان ذکر کرد:
نمودار میله‌ای برای مقایسه مقادیر بین گروه‌های مختلف در تحقیقات علمی استفاده می‌شود. با استفاده از میله‌ها، می‌توان میانگین‌ها، مقادیر آماری و ویژگی‌های دیگر گروه‌ها را مقایسه کرد و الگوها و تفاوت‌ها را درک کرد.
نمودار میله‌ای می‌تواند برای نمایش تغییرات یک متغیر در طول زمان استفاده شود. با قرار دادن زمان در محور x و مقادیر مرتبط در محور y، می‌توان تغییرات روند یا الگوهای زمانی را به صورت بصری نشان داد.
نمودار میله‌ای می‌تواند برای نمایش توزیع داده‌ها استفاده شود. با استفاده از میله‌ها، می‌توان قسمت‌های مختلف توزیع را مشخص کرد، مانند کوچکترین و بزرگترین مقادیر، میانه و پراکندگی داده‌ها.
در مقالات علمی، نمودار میله‌ای ممکن است برای نمایش تحلیل‌های آماری مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، میله‌ها می‌توانند نمایش دهنده بازه اطمینان یا انحراف معیار باشند و برای نمایش گراف‌های خطای خطا استفاده شوند.
نمودار میله‌ای می‌تواند برای نمایش الگوها و توالی‌ها در داده‌ها استفاده شود. با ترتیب میله‌ها، می‌توان الگوهای خاصی را در داده‌ها شناسایی کرد و توالی‌های مرتبط را به صورت گرافیکی نشان داد.
همچنین، در مقالات علمی ممکن است با ترکیب نمودار میله‌ای با دیگر نوعی از نمودارها، مانند نمودار خطی یا نمودار نقاط، ارتباطات و روابط بین متغیرها را نمایش داد.
در زیر، روش رسم نمودار میله‌ای در پایتون با استفاده از کتابخانه Matplotlib توضیح داده شده است. همچنین، چند نمونه متنوع از رسم نمودارهای میله‌ای نیز آورده شده است. در مثال ذکر شده در شکل 1، ابتدا کتابخانه Matplotlib را با استفاده از دستور import فراخوانی می‌کنیم. سپس دو لیست را تعریف می‌کنیم: categories که شامل برچسب‌های گروه‌ها است و values که مقادیر مربوط به هر گروه را نشان می‌دهد. با استفاده از دستور plt.bar(categories, values)، نمودار میله‌ای را ایجاد می‌کنیم.
سپس با استفاده از دستورات plt.xlabel و plt.ylabel، برچسب‌های محورهای x و y را تعیین می‌کنیم. با استفاده از دستور plt.title، عنوان نمودار را مشخص می‌کنیم. در نهایت، با استفاده از دستور ()plt.show، نمودار را نمایش می‌دهیم. شکل 2، خروجی تولید شده از برنامه نوشته شده در شکل 1، جهت نمایش نمودار میله‌ای را نشان می‌دهد.
در برنامه نوشته شده در شکل 3، علاوه بر متغیرهای categories و values، دو لیست دیگر به نام‌های values1 و values2 را تعریف می‌کنیم که مقادیر مربوط به دو گروه مختلف را نشان می‌دهند.
با استفاده از دستور (‘values1’categories, values1, label=)plt.bar و (‘values2’categories, values2, label=)plt.bar ، دو ستون نمودار میله‌ای را با مقادیر متناظر رسم می‌کنیم.
با استفاده از دستور ()plt.legend، یک نمایه (legend) برای تفسیر مقادیر مختلف رسم شده به نمودار اضافه می‌شود.
خروجی تولید شده به صورت نمودار میله‌ای دو ستونه در شکل 4 نشان داده شده است.
در مثال شکل 5، علاوه بر متغیرهای categories و values، یک لیست به نام colors را تعریف می‌کنیم که شامل رنگ‌های متناظر با هر گروه است. با استفاده از دستورplt.bar(categories, values, color=colors)، نمودار میله‌ای را با رنگ‌های متفاوت بر اساس لیست colors رسم می‌کنیم. سایر دستورات مانند plt.xlabel، plt.ylabel و plt.title همانند نمونه‌های قبلی استفاده می‌شوند. برنامه نوشته شده جهت تولید نمودارهای میله‌ای با رنگ‌های دلخواه در شکل 5 و تصویر نمودار میله‌ای در شکل 6 نشان داده شده است.
در شکل 7 یک مثال ذکر شده است که میانگین و انحراف معیار سه گروه را محاسبه کرده و آن‌ها را در یک نمودار میله‌ای نشان می‌دهد. در این مثال، سه گروه با نام‌های group1، group2 و group3 داریم که داده‌های متناظر با هر گروه را نمایش می‌دهند. با استفاده از توابع np.mean و np.std از کتابخانه NumPy، میانگین و انحراف معیار هر گروه را محاسبه می‌کنیم.
میانگین‌ها و انحراف معیارها در لیست‌های means و stds ذخیره می‌شوند. دسته‌بندی‌ها برای نمودار میله‌ای به عنوان categories تعریف می‌شوند. نمودار میله‌ای با استفاده از تابع plt.bar ساخته می‌شود، که میانگین‌ها را به عنوان ارتفاع میله‌ها و انحراف معیارها را به عنوان خطوط خطا نشان می‌دهد.
پارامتر yerr به لیست stds تنظیم می‌شود و پارامتر capsize اندازه سر خط خطا را تعیین می‌کند. برچسب‌های محور x، محور y و عنوان نمودار با استفاده از توابع plt.xlabel، plt.ylabel و plt.title تعیین می‌شوند.
در نهایت، با استفاده از تابع ()plt.show، نمودار نمایش داده می‌شود. این مثال نشان می‌دهد که چگونه میانگین و انحراف معیار گروه‌ها را محاسبه کرده و آن‌ها را در یک نمودار میله نشان می‌دهد که به مقایسه میانگین و پراکندگی داده‌ها در هر گروه کمک می‌کند.
نمودار میله افقی یک نوع از نمودارهای میله است که محور افقی (x) برای نمایش داده‌ها استفاده می‌شود. در این نوع نمودار، برچسب‌های دسته‌بندی بر روی محور عمودی (y) قرار می‌گیرند و طول میله‌ها به عنوان مقادیر متناظر با هر دسته نمایش داده می‌شود.
برای رسم نمودار میله افقی در پایتون، می‌توان از تابع plt.barh کتابخانه Matplotlib استفاده کرد. این تابع نمودار میله افقی را با ارتفاع‌ها (برچسب‌های دسته‌بندی) و طول‌ها (مقادیر متناظر با هر دسته) رسم می‌کند. در شکل 9 یک مثال از نمودار میله افقی را برای مقایسه میانگین امتیازات سه تیم در یک رقابت را می‌بینید.
در این مثال، ما سه تیم با برچسب‌های ‘تیم A’، ‘تیم B’ و ‘تیم C’ داریم. امتیازات متناظر با هر تیم در لیست scores قرار دارند. تابع plt.barh برای رسم نمودار میله افقی استفاده می‌شود که با استفاده از لیست teams برچسب‌های دسته‌بندی و با استفاده از لیست scores طول میله‌ها را تعیین می‌کند. توابع plt.xlabel، plt.ylabel و plt.title برای تنظیم برچسب‌های محور x، محور y و عنوان نمودار به ترتیب استفاده می‌شوند. در نهایت، با استفاده از تابع ()plt.show نمودار میله افقی نمایش داده می‌شود.
در کل، نمودار میله‌ای یک روش قابل استفاده و اثربخش برای نمایش و مقایسه مقادیر بین دسته‌ها است. با استفاده از نمودارهای میله، می‌توانیم به صورت بصری و روشن‌تر مقایسه‌ها و الگوهای وجود داشته باشند و اطلاعات بیشتری از داده‌ها به دست آوریم.
دیدگاه ها