怎么在matplotlib中利用酒吧()函数实现一个百分比堆积柱状图 - 行业资讯

　　介绍

怎么在matplotlib中利用酒吧()函数实现一个百分比堆积柱状图?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

适用于少量数据,数据结构需要手动构造。

import matplotlib.pyplot as plt 　　　　labels =, (& # 39; g1 # 39;,, & # 39; g2 # 39;,, & # 39; g3 # 39;,, & # 39; g4 # 39;,, & # 39; g5 # 39;】　　first =,(20岁,34岁,30岁,35岁,27岁) 　　second =,(25岁,32岁,34岁,20日,25) 　　third =,(21日,31日,37岁,21日,28日) 　　fourth =,(26岁,31岁,35岁,27岁,21) 　　data =,(第一,,第二,第三,第四) 　　　　时间=x 范围(len(标签) 　　width 0.35=, 　　　　#,将bottom_y元素都初始化为0 　　时间=bottom_y [0], *, len(标签) 　　#,计算每组柱子的总和,为计算百分比做准备　　sums =,(和(i), for 小姐:拷贝zip(第一,,第二,第三,第四个)) 　　for 小姐:拷贝数据: 　　,#计算每个柱子的高度,即百分比=,y [/b for ,, b 拷贝zip(我,,金额) 　　,plt.bar(宽度,x,, y,,底部=bottom_y) 　　,#计算底参数的位置=,bottom_y [(a + b), for ,, b 拷贝zip (y), bottom_y)) 　　　　plt.xticks (x,,标签) 　　plt.title (& # 39; Percent stacked bar & # 39;) 　　plt.show ()

使用numpy版本

第一个版本的缺陷在于数据需要手动构造,而且计算稍微繁琐一些。
使用numpy便于处理规模比较大且已存储在文件中数据的数据,计算更简便。

import numpy as np 　　import matplotlib.pyplot as plt 　　　　labels =, (& # 39; g1 # 39;,, & # 39; g2 # 39;,, & # 39; g3 # 39;,, & # 39; g4 # 39;,, & # 39; g5 # 39;】　　first =,(20岁,34岁,30岁,35岁,27岁) 　　second =,(25岁,32岁,34岁,20日,25) 　　third =,(21日,31日,37岁,21日,28日) 　　fourth =,(26岁,31岁,35岁,27岁,21) 　　data =,(第一,,第二,第三,第四) 　　　　时间=x 范围(len(标签) 　　width 0.35=, 　　　　#,将bottom_y元素都初始化为0 　　时间=bottom_y np.zeros (len(标签) 　　时间=data np.array(数据) 　　#,按列计算计算每组柱子的总和,为计算百分比做准备　　时间=sums np.sum(数据,,轴=0) 　　for 小姐:拷贝数据: 　　,#计算每个柱子的高度,即百分比=,y 小姐:/金额　　,plt.bar(宽度,x,, y,,底部=bottom_y) 　　,#计算底参数的位置=,,bottom_y y + bottom_y 　　　　plt.xticks (x,,标签) 　　plt.title (& # 39; Percent stacked bar & # 39;) 　　plt.show ()

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