使用 Python Matplotlib 绘制基本甘特图

项目管理可能是一项复杂的工作，需要仔细计划、组织和跟踪任务以及时间表。甘特图长期以来一直是项目管理中的一个主要工具，它以可视化的方式展示了项目计划、任务时长和依赖关系。这些图表使项目经理和团队能够有效地计划、监控和沟通项目进度。

在本文中，我们将开始使用强大的 Python 库 Matplotlib 创建基本的甘特图。通过利用 Matplotlib 的绘图功能，我们将创建动态且信息丰富的甘特图，从而增强和扩展可视化和决策能力。

使用 Python Matplotlib 绘制基本甘特图

甘特图是项目经理的重要工具，使他们能够概述项目计划并跟踪任务随时间的执行情况。Python 凭借其丰富的库生态系统，为创建甘特图提供了灵活的解决方案。Matplotlib 是 Python 中最流行的数据可视化库之一，它为生成可自定义的甘特图提供了强大的平台。使用 Matplotlib，您可以轻松地绘制任务、设置持续时间并以清晰准确的方式可视化项目时间线。无论是个人项目、团队协作还是专业项目管理，掌握使用 Python Matplotlib 创建基本甘特图是一项重要的技能。

方法 1：Python – 使用 Python Matplotlib 的水平条形图绘制基本甘特图

在这种方法中，我们将使用 Matplotlib 的水平条形图来创建甘特图。我们将把每个任务绘制成一个水平条，并显示其开始和结束日期。

算法

  • 步骤 1 − 导入必要的库：Matplotlib 和 NumPy。

  • 步骤 2 − 创建甘特图的数据，包括任务名称、开始日期和持续时间。

  • 步骤 3 − 初始化图表和坐标轴。

  • 步骤 4 − 将 y 轴刻度标签设置为任务名称。

  • 步骤 5 − 遍历任务并将其绘制为水平条。

  • 步骤 6 − 根据任务的开始和结束日期设置 x 轴限制。

  • 步骤 7 − 使用适当的标签、标题和网格线自定义图表。

  • 步骤 8 − 使用 'plt.show()' 显示甘特图。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates

# Step 2: Create the data for the Gantt chart
tasks = ['Task 1', 'Task 2', 'Task 3', 'Task 4']
start_dates = ['2023-06-01', '2023-06-03', '2023-06-06', '2023-06-09']
durations = [3, 4, 2, 5]

# Step 3: Initialize the figure and axis
fig, ax = plt.subplots()

# Step 4: Set y-axis tick labels
ax.set_yticks(np.arange(len(tasks)))
ax.set_yticklabels(tasks)

# Step 5: Plot each task as a horizontal bar
for i in range(len(tasks)):
    start_date = pd.to_datetime(start_dates[i])
    end_date = start_date + pd.DateOffset(days=durations[i])
    ax.barh(i, end_date - start_date, left=start_date, height=0.5, align='center')

# Step 6: Set x-axis limits
min_date = pd.to_datetime(min(start_dates))
max_date = pd.to_datetime(max(start_dates)) + pd.DateOffset(days=max(durations))
ax.set_xlim(min_date, max_date)

# Step 7: Customize the chart
ax.xaxis_date()
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.WeekdayLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Tasks')
ax.set_title('Basic Gantt Chart')

# Step 8: Display the chart
plt.grid(True)
plt.show()

输出

方法 2：Python – 使用 Python Matplotlib 和 Seaborn 的条形图绘制基本甘特图

在这种方法中，我们将使用 Seaborn 库（它构建在 Matplotlib 之上）来创建甘特图。我们将使用 Seaborn 的 barplot() 函数，它提供了一个高级接口来创建条形图。

算法

  • 步骤 1 − 导入必要的库：Seaborn 和 Pandas。

  • 步骤 2 − 创建一个 Pandas 数据帧来保存任务数据，包括任务名称、开始日期和持续时间

  • 步骤 3 − 初始化图表和坐标轴。

  • 步骤 4 − 使用 Seaborn 的 barplot() 函数创建甘特图。

  • 步骤 5 − 使用适当的标签、标题和网格线自定义图表。

  • 步骤 6 − 使用 plt.show() 显示甘特图。

示例

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

# Step 2: Create the data for the Gantt chart
data = {
    'Tasks': ['Task 1', 'Task 2', 'Task 3', 'Task 4'],
    'Start Dates': ['2023-06-01', '2023-06-03', '2023-06-06', '2023-06-09'],
    'Durations': [3, 4, 2, 5]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Convert 'Start Dates' to numeric duration values
df['Start Dates'] = mdates.datestr2num(df['Start Dates'])

# Step 3: Initialize the figure and axis
fig, ax = plt.subplots()

# Step 4: Create the Gantt chart
sns.barplot(data=df, x='Start Dates', y='Tasks', hue='Durations', ax=ax)

# Step 5: Customize the chart
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Tasks')
ax.set_title('Basic Gantt Chart')
ax.grid(True)

# Step 6: Display the chart
plt.show()

输出

结论

在本文中，我们探讨了三种使用 Python 的 Matplotlib 库创建简单甘特图的不同方法。第一种方法使用了水平条形图，第二种方法使用了 Seaborn 的 Barplot 功能，第三种方法使用了 Plotly Express 创建交互式图表。

更新于： 2023年9月4日

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