我在Python中创建堆叠的条形图时遇到问题。 我有3个变量的数据,如下所示:
A=[3,5,7]
B=[4,5,7]
C=[2,3,4,5,6,7]
我想创建一个条形图,其中每个变量的值都如下所示
条形图,每个变量的值之间存在间隙:
有人可以帮我做这张图吗?非常感谢。
答案 0 :(得分:0)
实际上,您想绘制一个颜色表或接近甘特图的图形。我不知道在Python中真正方便的方法。
一种解决方案是使用matplotlib.pyplot.grid
(doc)。本讨论提供了一个solution。
另一种解决方案是研究plotly
软件包。它为表格和甘特图(doc)提供了非常漂亮的输出。
在这里,我将使用 matplotlib 的hbar
向您显示类似的输出。主要思想是重建单元格网格。每行代表一个类别(例如A
,B
或C
)。每行由相同数量的单元格组成。每个单元具有相同的宽度。单元格的颜色由数据的二进制翻译定义。
要调整x-axis
标签,只需手动移动即可。
# Import module
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
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# Your input #
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A = [3, 5, 7]
B = [4, 5, 7]
C = [2, 3, 4, 5, 6, 7]
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# Prepra the data #
##########################
my_list = [A, B, C]
segments = 8
cell_width = 1000
nb_x_range = [i * cell_width for i in range(2, segments)]
classes = ["A", "B", "C"]
colors_def = {'A': {0: "w", 1: "b"},
'B': {0: "w", 1: "g"},
'C': {0: "w", 1: "y"},
}
def create_data(my_list):
data = np.zeros((segments + 1, len(classes)))
for i, sub_list in enumerate(my_list):
for elt in sub_list:
data[elt, i] = 1
return data
data = create_data(my_list)
print(data)
# [[0. 0. 0.]
# [0. 0. 0.]
# [0. 0. 1.]
# [1. 0. 1.]
# [0. 1. 1.]
# [1. 1. 1.]
# [0. 0. 1.]
# [1. 1. 1.]
# [0. 0. 0.]]
y_pos = np.arange(len(classes))
# left alignment of data starts at zero
left = np.zeros(len(my_list)) - cell_width/2
##########################
# Create plot #
##########################
# Set sea born for prettier graph
seaborn.set()
# create figure
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(111)
# Set X axis (shifted)
ax.set_xlim((min(nb_x_range)-cell_width/2, max(nb_x_range)+cell_width/2))
# For each cell
for d in data:
# Define color for each row
colors = [colors_def[classes[i]][bi] for i, bi in enumerate(d)]
# e.g. colors = [colors_def["A"][d[0]], colors_def["B"][d[1]], colors_def["C"][d[2]]]
# Draw cell
ax.barh(y_pos, cell_width,
height=1, # Heights of horizontal bars
color=colors, # Colors
left=left) # Left padd from y-axis
# Update margin
left += cell_width
# Axis graduation
ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_xticks(nb_x_range)
ax.set_yticklabels(classes)
ax.set_xlabel('Stacked bar')
plt.show()