要使用 Python 绘图，其中 **横轴是时间段（00:00~01:00，...，23:00~24:00）**，每个时间段下有 **4 个柱子**： - 仅移动数量 - 仅 AI 数量 - 既有移动又有 AI 数量 - 既没有移动又没有 AI 数量 我们可以使用 `matplotlib` 的 `bar` 函数来实现这个需求，每个时间段绘制 4 个柱子，并使用 `grouped bar chart`（分组柱状图）的方式来展示。 --- ### ✅ 示例代码（完整可运行） ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 时间段（24小时） hours = [f"{str(h).zfill(2)}:00~{str(h+1).zfill(2)}:00" for h in range(24)] # 示例数据（随机生成） only_move = np.random.randint(0, 100, size=24) only_ai = np.random.randint(0, 100, size=24) both = np.random.randint(0, 100, size=24) neither = np.random.randint(0, 100, size=24) # 柱子数量（每组4个） bar_width = 0.2 index = np.arange(24) # 创建柱状图 plt.figure(figsize=(16, 6)) plt.bar(index, only_move, bar_width, label='仅移动') plt.bar(index + bar_width, only_ai, bar_width, label='仅AI') plt.bar(index + 2 * bar_width, both, bar_width, label='既有移动又有AI') plt.bar(index + 3 * bar_width, neither, bar_width, label='既没有移动又没有AI') # 设置图表标签 plt.xlabel('时间段') plt.ylabel('数量') plt.title('各时间段下不同行为的数量分布') plt.xticks(index + bar_width * 1.5, hours, rotation=90) plt.legend() # 自动调整布局 plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ### 📌 关键点说明： | 功能 | 实现方式 | |------|----------| | 时间段标签 | 使用 `f-string` 构造 `00:00~01:00` 格式 | | 每个时间段 4 个柱子 | 使用 `bar_width` 控制宽度，偏移绘制位置 | | 横轴标签旋转 | `rotation=90` 避免重叠 | | 图例 | `plt.legend()` 显示每种柱子的含义 | | 布局调整 | `plt.tight_layout()` 自动适应标签 | --- ### ✅ 进阶建议 - 如果数据量太大导致横轴显示不全，可以考虑 **分页显示** 或 **滚动显示**。 - 可以使用 `seaborn` 提供的更美观的样式。 - 如果需要交互式图表，可以结合 `plotly`。 --- ### ✅ 示例效果 - 每个时间段下显示 4 个柱子； - 横轴是 24 小时时间段； - 纵轴是数量； - 可清晰对比每个时间段中四种行为的数量差异。 ---