Graphique à barres empilées matplotlib plus efficace - comment calculer les valeurs inférieures

J'ai besoin d'aide pour effectuer un ensemble de graphiques à barres empilées en python avec matlibplot. Mon code de base est en dessous, mais mon problème est de savoir comment générer de la valeur pour bas pour n'importe quel élément au-delà de la 2ème efficacement. Je peux obtenir l'exemple de graphique d'empiler correctement (toujours a,b,c,d, du bas vers le haut)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ind = np.arange(3)

a = [3,6,9]
b = [2,7,1]
c = [0,3,1]
d = [4,0,3]

p1 = plt.bar(ind, a, 1, color='#ff3333')
p2 = plt.bar(ind, b, 1, color='#33ff33', bottom=a)
p3 = plt.bar(ind, c, 1, color='#3333ff', bottom=[a[j] +b[j] for j in range(len(a))])
p4 = plt.bar(ind, d, 1, color='#33ffff', bottom=[a[j] +b[j] +c[j] for j in range(len(a))])

plt.show()

Mon code final pourrait très grand nombre de bars et de l'expansion constante de la fonction de base = [...] ne peuvent pas être la meilleure solution. Il serait génial si vous pouviez aussi expliquer comment j'ai besoin de dériver la valeur. Est-il une fonction numpy.

Merci beaucoup!!!
PS j'ai cherché une réponse, mais je n'ai pas compris ce que j'ai pu trouver.

source d'informationauteur 2705114-john

  1. 28

    J'ai récemment été confronté au même problème. Par la suite j'ai décidé d'envelopper le tout dans une belle classe. Pour toute personne intéressée, vous obtenez une mise en œuvre d'un histogramme empilé classe ici:

    https://github.com/minillinim/stackedBarGraph

    Il permet à l'échelle empilées les graphiques ainsi que la barre de réglage de la largeur et de définir les hauteurs (à l'échelle ampoules).

    Donné un ensemble de données comme ceci:

        d = np.array([[101.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],
                  [92.,3.,0.,4.,5.,6.,0.],
                  [56.,7.,8.,9.,23.,4.,5.],
                  [81.,2.,4.,5.,32.,33.,4.],
                  [0.,45.,2.,3.,45.,67.,8.],
                  [99.,5.,0.,0.,0.,43.,56.]])

    d_heights = [1.,2.,3.,4.,5.,6.]
    d_widths = [.5,1.,3.,2.,1.,2.]
    d_labels = ["fred","julie","sam","peter","rob","baz"]
    d_colors = ['#2166ac',
                '#fee090',
                '#fdbb84',
                '#fc8d59',
                '#e34a33',
                '#b30000',
                '#777777']

    Il peut faire des images comme ceci:

    Graphique à barres empilées matplotlib plus efficace - comment calculer les valeurs inférieures

    GPLv3 avec amour.

  2. 14

    La conversion de vos valeurs pour les tableaux numpy qui va rendre votre vie plus facile:

    data = np.array([a, b, c, d])
bottom = np.cumsum(data, axis=0)
colors = ('#ff3333', '#33ff33', '#3333ff', '#33ffff')

plt.bar(ind, data[0], color=colors[0])
for j in xrange(1, data.shape[0]):
    plt.bar(ind, data[1], color=colors[j], bottom=bottom[i-1])

    Sinon, pour se débarrasser de ces méchants cas particulier pour le premier bar:

    data = np.array([a, b, c, d])
bottom = np.vstack((np.zeros((data.shape[1],), dtype=data.dtype),
                    np.cumsum(data, axis=0)[:-1]))
colors = ('#ff3333', '#33ff33', '#3333ff', '#33ffff')
for dat, col, bot in zip(data, colors, bottom):
    plt.bar(ind, dat, color=col, bottom=bot)
  3. 5
    [sum(values) for values in zip(a, b, c)]

    En Python 2, vous pouvez aussi faire

    map(sum, zip(a, b, c))

    mais Python 3 aurait besoin

    list(map(sum, zip(a, b, c)))

    qui est moins joli.

    Vous pourriez encapsuler ce:

    def sumzip(*items):
    return [sum(values) for values in zip(*items)]

    et puis ne

    p1 = plt.bar(ind, a, 1, color='#ff3333')
p2 = plt.bar(ind, b, 1, color='#33ff33', bottom=sumzip(a))
p3 = plt.bar(ind, c, 1, color='#3333ff', bottom=sumzip(a, b))
p4 = plt.bar(ind, d, 1, color='#33ffff', bottom=sumzip(a, b, c))

    trop.

    Si abc et d sont des tableaux numpy vous pouvez également faire sum([a, b, c]):

    a = np.array([3,6,9])
b = np.array([2,7,1])
c = np.array([0,3,1])
d = np.array([4,0,3])

p1 = plt.bar(ind, a, 1, color='#ff3333')
p2 = plt.bar(ind, b, 1, color='#33ff33', bottom=sum([a]))
p3 = plt.bar(ind, c, 1, color='#3333ff', bottom=sum([a, b]))
p4 = plt.bar(ind, d, 1, color='#33ffff', bottom=sum([a, b, c]))
  4. 1

    Je l'ai résolu comme ceci:

    import numpy as np

dates = # somehow get a list of dates
labels = # a list of various labels
colors = # somehow get a list of colors

margin_bottom = np.zeros(dates)

for index, label in enumerate(labels):
    values = # get your values for the label at index-th position from somewhere
    ax.bar(
        dates, values, 
        align='center', label=label, color=colors[index], bottom=margin_bottom
    )
    margin_bottom += values # here you simply add it to the previous margin
    # margin_bottom is a numpy array, adding a list will not change that

    Il est semblable à d'autres solutions, mais il n'a pas besoin de toutes les marges être stockées à tout moment. Au lieu de cela, il "crée" les piles de base, en ajoutant de plus en plus de marge à chaque itération.