matplotlibを使用した積み上げ棒グラフ

Question

Matplotlibを使用して棒グラフを生成していますが、積み上げ棒グラフにバグがあるようです。各垂直スタックの合計は100である必要があります。ただし、X-AXISティック65、70、75、および80では、意味をなさない完全に任意の結果が得られます。何が問題なのかわかりません。以下のMWEを見つけてください。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib header = ['a','b','c','d'] dataset= [('60.0', '65.0', '70.0', '75.0', '80.0', '85.0', '90.0', '95.0', '100.0', '105.0', '110.0', '115.0', '120.0', '125.0', '130.0', '135.0', '140.0', '145.0', '150.0', '155.0', '160.0', '165.0', '170.0', '175.0', '180.0', '185.0', '190.0', '195.0', '200.0'), (0.0, 25.0, 48.93617021276596, 83.01886792452831, 66.66666666666666, 66.66666666666666, 70.96774193548387, 84.61538461538461, 93.33333333333333, 85.0, 92.85714285714286, 93.75, 95.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 80.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0), (0.0, 50.0, 36.17021276595745, 11.320754716981133, 26.666666666666668, 33.33333333333333, 29.03225806451613, 15.384615384615385, 6.666666666666667, 15.0, 7.142857142857142, 6.25, 5.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 20.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0), (0.0, 12.5, 10.638297872340425, 3.7735849056603774, 4.444444444444445, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0), (100.0, 12.5, 4.25531914893617, 1.8867924528301887, 2.2222222222222223, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0)] X_AXIS = dataset[0] matplotlib.rc('font', serif='Helvetica Neue') matplotlib.rc('text', usetex='false') matplotlib.rcParams.update({'font.size': 40}) fig = matplotlib.pyplot.gcf() fig.set_size_inches(18.5, 10.5) configs = dataset[0] N = len(configs) ind = np.arange(N) width = 0.4 p1 = plt.bar(ind, dataset[1], width, color='r') p2 = plt.bar(ind, dataset[2], width, bottom=dataset[1], color='b') p3 = plt.bar(ind, dataset[3], width, bottom=dataset[2], color='g') p4 = plt.bar(ind, dataset[4], width, bottom=dataset[3], color='c') plt.ylim([0,120]) plt.yticks(fontsize=12) plt.ylabel(output, fontsize=12) plt.xticks(ind, X_AXIS, fontsize=12, rotation=90) plt.xlabel('test', fontsize=12) plt.legend((p1[0], p2[0], p3[0], p4[0]), (header[0], header[1], header[2], header[3]), fontsize=12, ncol=4, framealpha=0, fancybox=True) plt.show()

tmdavison · Accepted Answer

各データセットのbottomは、前に来たすべてのデータセットの合計にする必要があります。データセットをnumpy配列に変換して一緒に追加する必要がある場合もあります。

p1 = plt.bar(ind, dataset[1], width, color='r') p2 = plt.bar(ind, dataset[2], width, bottom=dataset[1], color='b') p3 = plt.bar(ind, dataset[3], width, bottom=np.array(dataset[1])+np.array(dataset[2]), color='g') p4 = plt.bar(ind, dataset[4], width, bottom=np.array(dataset[1])+np.array(dataset[2])+np.array(dataset[3]), color='c')

または、プロットを開始する前にそれらをnumpy配列に変換することもできます。

dataset1 = np.array(dataset[1]) dataset2 = np.array(dataset[2]) dataset3 = np.array(dataset[3]) dataset4 = np.array(dataset[4]) p1 = plt.bar(ind, dataset1, width, color='r') p2 = plt.bar(ind, dataset2, width, bottom=dataset1, color='b') p3 = plt.bar(ind, dataset3, width, bottom=dataset1+dataset2, color='g') p4 = plt.bar(ind, dataset4, width, bottom=dataset1+dataset2+dataset3, color='c')

または最後に、numpy配列への変換を避けたい場合は、リスト内包表記を使用できます。

p1 = plt.bar(ind, dataset[1], width, color='r') p2 = plt.bar(ind, dataset[2], width, bottom=dataset[1], color='b') p3 = plt.bar(ind, dataset[3], width, bottom=[sum(x) for x in Zip(dataset[1],dataset[2])], color='g') p4 = plt.bar(ind, dataset[4], width, bottom=[sum(x) for x in Zip(dataset[1],dataset[2],dataset[3])], color='c')

Bill · Answer

私はこれを非常に苦痛に感じたので、それを行う関数を作成しました。他の人が役に立つと思って共有しています。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def stacked_bar(data, series_labels, category_labels=None, show_values=False, value_format="{}", y_label=None, grid=True, reverse=False): """Plots a stacked bar chart with the data and labels provided. Keyword arguments: data -- 2-dimensional numpy array or nested list containing data for each series in rows series_labels -- list of series labels (these appear in the legend) category_labels -- list of category labels (these appear on the x-axis) show_values -- If True then numeric value labels will be shown on each bar value_format -- Format string for numeric value labels (default is "{}") y_label -- Label for y-axis (str) grid -- If True display grid reverse -- If True reverse the order that the series are displayed (left-to-right or right-to-left) """ ny = len(data[0]) ind = list(range(ny)) axes = [] cum_size = np.zeros(ny) data = np.array(data) if reverse: data = np.flip(data, axis=1) category_labels = reversed(category_labels) for i, row_data in enumerate(data): axes.append(plt.bar(ind, row_data, bottom=cum_size, label=series_labels[i])) cum_size += row_data if category_labels: plt.xticks(ind, category_labels) if y_label: plt.ylabel(y_label) plt.legend() if grid: plt.grid() if show_values: for axis in axes: for bar in axis: w, h = bar.get_width(), bar.get_height() plt.text(bar.get_x() + w/2, bar.get_y() + h/2, value_format.format(h), ha="center", va="center")

例：

plt.figure(figsize=(6, 4)) series_labels = ['Series 1', 'Series 2'] data = [ [0.2, 0.3, 0.35, 0.3], [0.8, 0.7, 0.6, 0.5] ] category_labels = ['Cat A', 'Cat B', 'Cat C', 'Cat D'] stacked_bar( data, series_labels, category_labels=category_labels, show_values=True, value_format="{:.1f}", y_label="Quantity (units)" ) plt.savefig('bar.png') plt.show()

Bill · Answer

パンダを使用する場合は、これがおそらく最も便利なソリューションです。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X_AXIS = ( '60.0', '65.0', '70.0', '75.0', '80.0', '85.0', '90.0', '95.0', '100.0', '105.0', '110.0', '115.0', '120.0', '125.0', '130.0', '135.0', '140.0', '145.0', '150.0', '155.0', '160.0', '165.0', '170.0', '175.0', '180.0', '185.0', '190.0', '195.0', '200.0' ) index = pd.Index(X_AXIS, name='test') data = { 'a': (0.0, 25.0, 48.93617021276596, 83.01886792452831, 66.66666666666666, 66.66666666666666, 70.96774193548387, 84.61538461538461, 93.33333333333333, 85.0, 92.85714285714286, 93.75, 95.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 80.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0), 'b': (0.0, 50.0, 36.17021276595745, 11.320754716981133, 26.666666666666668, 33.33333333333333, 29.03225806451613, 15.384615384615385, 6.666666666666667, 15.0, 7.142857142857142, 6.25, 5.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 20.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0), 'c': (0.0, 12.5, 10.638297872340425, 3.7735849056603774, 4.444444444444445, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0), 'd': (100.0, 12.5, 4.25531914893617, 1.8867924528301887, 2.2222222222222223, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0) } df = pd.DataFrame(data, index=index) ax = df.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(18.5, 10.5)) ax.set_ylabel('foo') plt.savefig('stacked.png') plt.show()

出力：

cosmic_inquiry · Answer

順序付きスタッキング（一番下の一番長いバー）に興味がある場合は、次のようにします。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame({'a':[0.25, 0.5, 0.15, 0], 'b':[0.15, 0.25, 0.35, 0.15], 'c':[0.50, 0.15, 0.5, 0.35], 'd':[0.35, 0.35, 0.25, 0.5],}) # a b c d # 0 0.25 0.15 0.50 0.35 # 1 0.50 0.25 0.15 0.35 # 2 0.15 0.35 0.50 0.25 # 3 0.00 0.15 0.35 0.50 fig, ax = plt.subplots() x = a.index indexes = np.argsort(a.values).T heights = np.sort(a.values).T order = -1 bottoms = heights[::order].cumsum(axis=0) bottoms = np.insert(bottoms, 0, np.zeros(len(bottoms[0])), axis=0) mpp_colors = dict(Zip(a.columns, plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'])) for btms, (idxs, vals) in enumerate(list(Zip(indexes, heights))[::order]): mps = np.take(np.array(a.columns), idxs) ax.bar(x, height=vals, bottom=bottoms[btms], color=[mpp_colors[m] for m in mps]) ax.set_ylim(bottom=0, top=2) plt.legend((np.take(np.array(a.columns), np.argsort(a.values)[0]))[::order], loc='upper right')