matplotlib中的堆栈条形图并为每个部分添加标签(和建议)

Question

matplotlib中的堆栈条形图并为每个部分添加标签(和建议)

我试图在matplotlib中复制以下图像,似乎是我唯一的选择.虽然看起来你不能堆叠barh图,所以我不知道该怎么做

在此输入图像描述

如果你知道一个更好的python库来绘制这种东西,请告诉我.

这就是我可以想到的一切:

import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

people = ('A','B','C','D','E','F','G','H')
y_pos = np.arange(len(people))
bottomdata = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
topdata = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
fig = plt.figure(figsize=(10,8))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.barh(y_pos, bottomdata,color='r',align='center')
ax.barh(y_pos, topdata,color='g',align='center')
ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_yticklabels(people)
ax.set_xlabel('Distance')

plt.show()

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然后我必须使用ax.text单独添加标签,这将是乏味的.理想情况下,我只想指定要插入的部分的宽度,然后用我选择的字符串更新该部分的中心.外面的标签(例如3800)我可以稍后添加自己,它主要是条形部分本身的标签,并以一种很好的方式创建这个堆叠的方法我遇到了问题.你甚至可以用任何方式指定"距离"即颜色范围吗？

在此输入图像描述

Answer 1

Bon*_*fum 23

编辑2:获取更多异构数据.(我已经离开了上面的方法,因为我发现每个系列使用相同数量的记录更常见)

回答问题的两个部分:

a)barh将句柄容器返回到它绘制的所有补丁.您可以使用补丁的坐标来辅助文本位置.

b)按照我之前提到的问题的这两个答案(参见Matplotlib中的水平堆积条形图),您可以通过设置"左"输入水平堆叠条形图.

另外c)处理形状不均匀的数据.

下面是一种处理形状不太均匀的数据的方法,只需单独处理每个段即可.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# some labels for each row
people = ('A','B','C','D','E','F','G','H')
r = len(people)

# how many data points overall (average of 3 per person)
n = r * 3

# which person does each segment belong to?
rows = np.random.randint(0, r, (n,))
# how wide is the segment?
widths = np.random.randint(3,12, n,)
# what label to put on the segment
labels = xrange(n)
colors ='rgbwmc'

patch_handles = []

fig = plt.figure(figsize=(10,8))
ax = fig.add_subplot(111)



left = np.zeros(r,)
row_counts = np.zeros(r,)

for (r, w, l) in zip(rows, widths, labels):
    print r, w, l
    patch_handles.append(ax.barh(r, w, align='center', left=left[r],
        color=colors[int(row_counts[r]) % len(colors)]))
    left[r] += w
    row_counts[r] += 1
    # we know there is only one patch but could enumerate if expanded
    patch = patch_handles[-1][0] 
    bl = patch.get_xy()
    x = 0.5*patch.get_width() + bl[0]
    y = 0.5*patch.get_height() + bl[1]
    ax.text(x, y, "%d%%" % (l), ha='center',va='center')

y_pos = np.arange(8)
ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_yticklabels(people)
ax.set_xlabel('Distance')

plt.show()

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这会产生这样的图形异构的hbars ,每个系列中都有不同数量的段.

请注意,这不是特别有效,因为每个段使用单独的调用ax.barh.可能存在更有效的方法(例如,通过填充具有零宽度段或纳米值的矩阵)但这可能是特定于问题的并且是一个独特的问题.

编辑:更新以回答问题的两个部分.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

people = ('A','B','C','D','E','F','G','H')
segments = 4

# generate some multi-dimensional data & arbitrary labels
data = 3 + 10* np.random.rand(segments, len(people))
percentages = (np.random.randint(5,20, (len(people), segments)))
y_pos = np.arange(len(people))

fig = plt.figure(figsize=(10,8))
ax = fig.add_subplot(111)

colors ='rgbwmc'
patch_handles = []
left = np.zeros(len(people)) # left alignment of data starts at zero
for i, d in enumerate(data):
    patch_handles.append(ax.barh(y_pos, d, 
      color=colors[i%len(colors)], align='center', 
      left=left))
    # accumulate the left-hand offsets
    left += d

# go through all of the bar segments and annotate
for j in xrange(len(patch_handles)):
    for i, patch in enumerate(patch_handles[j].get_children()):
        bl = patch.get_xy()
        x = 0.5*patch.get_width() + bl[0]
        y = 0.5*patch.get_height() + bl[1]
        ax.text(x,y, "%d%%" % (percentages[i,j]), ha='center')

ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_yticklabels(people)
ax.set_xlabel('Distance')

plt.show()

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您可以沿着这些方向获得结果(注意:我使用的百分比与条宽度无关,因为示例中的关系似乎不清楚):

示例输出

有关堆叠水平条形图的一些想法,请参阅Matplotlib中的水平堆积条形图.

Answer 2

Tre*_*ney 10

导入和测试 DataFrame

import pandas as pd
import numpy as np

# create sample data as shown in the OP
np.random.seed(365)
people = ('A','B','C','D','E','F','G','H')
bottomdata = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
topdata = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))

# create the dataframe
df = pd.DataFrame({'Female': bottomdata, 'Male': topdata}, index=people)

# display(df)
   Female   Male
A   12.41   7.42
B    9.42   4.10
C    9.85   7.38
D    8.89  10.53
E    8.44   5.92
F    6.68  11.86
G   10.67  12.97
H    6.05   7.87

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更新为 `matplotlib v3.4.2`

用 matplotlib.pyplot.bar_label
有关其他格式选项，请参阅matplotlib：条形标签演示页面。
用测试pandas 1.2.4，它matplotlib用作绘图引擎，和python 3.8.

ax = df.plot(kind='barh', stacked=True, figsize=(8, 6))

for c in ax.containers:
    
    # customize the label to account for cases when there might not be a bar section
    labels = [f'{w:.2f}%' if (w := v.get_width()) > 0 else '' for v in c ]
    
    # set the bar label
    ax.bar_label(c, labels=labels, label_type='center')

    # uncomment and use the next line if there are no nan or 0 length sections; just use fmt to add a % (the previous two lines of code are not needed, in this case)
#     ax.bar_label(c, fmt='%.2f%%', label_type='center')

# move the legend
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.025, 1), loc='upper left', borderaxespad=0.)

# add labels
ax.set_ylabel("People", fontsize=18)
ax.set_xlabel("Percent", fontsize=18)
plt.show()

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这些图等同于下图所示的图。

注释资源 - 来自 `matplotlib v3.4.2`

原始答案 - 之前 `matplotlib v3.4.2`

绘制水平或垂直堆积条的最简单方法是将数据加载到 pandas.DataFrame
- 这将绘制并正确注释，即使所有类别 ( 'People') 都没有所有段（例如某些值为 0 或NaN）
一旦数据在数据框中：
1. 更容易操作和分析
2. 它可以用matplotlib引擎绘制，使用：
  - pandas.DataFrame.plot.barh
    - label_text = f'{width}' 注释
  - pandas.DataFrame.plot.bar
    - label_text = f'{height}' 注释
    - SO：带有居中标签的垂直堆积条形图
这些方法返回其中的一个matplotlib.axes.Axes或一个numpy.ndarray。
使用该.patches方法解包matplotlib.patches.Rectangle对象列表，每个对象用于堆叠条的每个部分。
- 每个.Rectangle都有用于提取定义矩形的各种值的方法。
- 每个.Rectangle都是从左到右，从下到上的.Rectangle顺序，所以当遍历时，每个级别的所有对象都按顺序出现.patches。
标签是使用f-string , 制作的label_text = f'{width:.2f}%'，因此可以根据需要添加任何其他文本。

绘图和注释

绘制条形图，是 1 条线，其余部分用于注释矩形

# plot the dataframe with 1 line
ax = df.plot.barh(stacked=True, figsize=(8, 6))

# .patches is everything inside of the chart
for rect in ax.patches:
    # Find where everything is located
    height = rect.get_height()
    width = rect.get_width()
    x = rect.get_x()
    y = rect.get_y()
    
    # The height of the bar is the data value and can be used as the label
    label_text = f'{width:.2f}%'  # f'{width:.2f}' to format decimal values
    
    # ax.text(x, y, text)
    label_x = x + width / 2
    label_y = y + height / 2
    
    # only plot labels greater than given width
    if width > 0:
        ax.text(label_x, label_y, label_text, ha='center', va='center', fontsize=8)

# move the legend
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0.)

# add labels
ax.set_ylabel("People", fontsize=18)
ax.set_xlabel("Percent", fontsize=18)
plt.show()

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缺少片段的示例

# plot the dataframe with 1 line
ax = df.plot.barh(stacked=True, figsize=(8, 6))

# .patches is everything inside of the chart
for rect in ax.patches:
    # Find where everything is located
    height = rect.get_height()
    width = rect.get_width()
    x = rect.get_x()
    y = rect.get_y()
    
    # The height of the bar is the data value and can be used as the label
    label_text = f'{width:.2f}%'  # f'{width:.2f}' to format decimal values
    
    # ax.text(x, y, text)
    label_x = x + width / 2
    label_y = y + height / 2
    
    # only plot labels greater than given width
    if width > 0:
        ax.text(label_x, label_y, label_text, ha='center', va='center', fontsize=8)

# move the legend
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0.)

# add labels
ax.set_ylabel("People", fontsize=18)
ax.set_xlabel("Percent", fontsize=18)
plt.show()

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请注意，注释都位于从df.

归档时间：	11 年，11 月前
查看次数：	25033 次
最近记录：	10 年，1 月前

matplotlib中的堆栈条形图并为每个部分添加标签(和建议)

导入和测试 DataFrame

更新为 matplotlib v3.4.2

注释资源 - 来自 matplotlib v3.4.2

原始答案 - 之前 matplotlib v3.4.2

绘图和注释

缺少片段的示例

更新为 `matplotlib v3.4.2`

注释资源 - 来自 `matplotlib v3.4.2`

原始答案 - 之前 `matplotlib v3.4.2`