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怎么在matplotlib中利用bar()函數(shù)實現(xiàn)一個百分比堆積柱狀圖?針對這個問題,這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
適用于少量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)需要手動構(gòu)造。
import matplotlib.pyplot as plt labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'] first = [20, 34, 30, 35, 27] second = [25, 32, 34, 20, 25] third = [21, 31, 37, 21, 28] fourth = [26, 31, 35, 27, 21] data = [first, second, third, fourth] x = range(len(labels)) width = 0.35 # 將bottom_y元素都初始化為0 bottom_y = [0] * len(labels) # 計算每組柱子的總和,為計算百分比做準(zhǔn)備 sums = [sum(i) for i in zip(first, second, third, fourth)] for i in data: # 計算每個柱子的高度,即百分比 y = [a/b for a, b in zip(i, sums)] plt.bar(x, y, width, bottom=bottom_y) # 計算bottom參數(shù)的位置 bottom_y = [(a+b) for a, b in zip(y, bottom_y)] plt.xticks(x, labels) plt.title('Percent stacked bar ') plt.show()
第一個版本的缺陷在于數(shù)據(jù)需要手動構(gòu)造,而且計算稍微繁瑣一些。
使用numpy便于處理規(guī)模比較大且已存儲在文件中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù),計算更簡便。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'] first = [20, 34, 30, 35, 27] second = [25, 32, 34, 20, 25] third = [21, 31, 37, 21, 28] fourth = [26, 31, 35, 27, 21] data = [first, second, third, fourth] x = range(len(labels)) width = 0.35 # 將bottom_y元素都初始化為0 bottom_y = np.zeros(len(labels)) data = np.array(data) # 按列計算計算每組柱子的總和,為計算百分比做準(zhǔn)備 sums = np.sum(data, axis=0) for i in data: # 計算每個柱子的高度,即百分比 y = i / sums plt.bar(x, y, width, bottom=bottom_y) # 計算bottom參數(shù)的位置 bottom_y = y + bottom_y plt.xticks(x, labels) plt.title('Percent stacked bar ') plt.show()
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