怎么在matplotlib中利用bar()函數(shù)實(shí)現(xiàn)一個(gè)百分比堆積柱狀圖-創(chuàng)新互聯(lián)

怎么在matplotlib中利用bar()函數(shù)實(shí)現(xiàn)一個(gè)百分比堆積柱狀圖？針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

創(chuàng)新互聯(lián)建站長(zhǎng)期為上千客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺(tái)，與合作伙伴共同營(yíng)造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為樂昌企業(yè)提供專業(yè)的成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)，樂昌網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

適用于少量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)需要手動(dòng)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(jì)算每組柱子的總和，為計(jì)算百分比做準(zhǔn)備
sums = [sum(i) for i in zip(first, second, third, fourth)]
for i in data:
 # 計(jì)算每個(gè)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(jì)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()

使用numpy版本

第一個(gè)版本的缺陷在于數(shù)據(jù)需要手動(dòng)構(gòu)造，而且計(jì)算稍微繁瑣一些。
使用numpy便于處理規(guī)模比較大且已存儲(chǔ)在文件中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，計(jì)算更簡(jiǎn)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(jì)算計(jì)算每組柱子的總和，為計(jì)算百分比做準(zhǔn)備
sums = np.sum(data, axis=0)
for i in data:
 # 計(jì)算每個(gè)柱子的高度，即百分比
 y = i / sums
 plt.bar(x, y, width, bottom=bottom_y)
 # 計(jì)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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