matplotlib 中的堆栈条图并为每个部分添加标签

Posted 2023-02-23

【中文标题】matplotlib 中的堆栈条图并为每个部分添加标签

【英文标题】：stack bar plot in matplotlib and add label to each section

【发布时间】：2014-02-19 06:38:28

【问题描述】：

我正在尝试在 matplotlib 中复制以下图像，看来 barh 是我唯一的选择。虽然看起来你不能堆叠barh 图表所以我不知道该怎么做

如果你知道更好的python库来绘制这种东西，请告诉我。

这就是我能想到的所有开始：

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()

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）我可以稍后自己添加，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种堆叠方法，我遇到了问题。你能以任何方式指定一个“距离”，即颜色范围吗？

【参考方案1】：

编辑 2：用于更多异构数据。 （我放弃了上述方法，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 为它绘制的所有补丁返回一个句柄容器。您可以使用补丁的坐标来辅助文本位置。

b) 按照thesetwo 对我之前提到的问题的回答（参见Horizontal stacked bar chart in Matplotlib），您可以通过设置“左”输入来水平堆叠条形图。

另外还有 c) 处理形状不太统一的数据。

以下是处理形状不太统一的数据的一种方法，即单独处理每个段。

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 (xrange in py2.7, range for py3)
labels = range(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()

这会产生类似 的图表，每个系列中存在不同数量的段。

请注意，这并不是特别有效，因为每个段都使用了对ax.barh 的单独调用。可能有更有效的方法（例如，通过使用零宽度段或 nan 值填充矩阵）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 range(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()

您可以按照以下方式获得结果（注意：我使用的百分比与条形宽度无关，因为示例中的关系似乎不清楚）：

有关堆叠水平条形图的一些想法，请参阅 Horizontal stacked bar chart in Matplotlib。

---

【参考方案2】：

导入和测试数据帧

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

更新为matplotlib v3.4.2

使用matplotlib.pyplot.bar_label 有关其他格式选项，请参阅 matplotlib: Bar Label Demo 页面。 使用pandas 1.2.4 测试，使用matplotlib 作为绘图引擎，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()

这些图与下图相同。

注释资源 - 来自matplotlib v3.4.2

Adding value labels on a matplotlib bar chart How to annotate each segment of a stacked bar chart Stacked Bar Chart with Centered Labels How to plot and annotate multiple data columns in a seaborn barplot How to annotate a seaborn barplot with the aggregated value How to add multiple annotations to a barplot How to plot and annotate a grouped bar chart

原始答案 - 在matplotlib v3.4.2 之前

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 即使所有类别 ('People') 没有所有细分（例如，某些值为 0 或 NaN），这也会正确绘制和注释 一旦数据在数据框中：

更易于操作和分析 可以使用matplotlib 引擎绘制它，使用： pandas.DataFrame.plot.barh label_text = f'width' 用于注释 pandas.DataFrame.plot.bar label_text = f'height' 用于注释 SO: Vertical Stacked Bar Chart with Centered Labels

这些方法返回一个matplotlib.axes.Axes 或一个numpy.ndarray。 使用.patches 方法解包matplotlib.patches.Rectangle 对象列表，每个对象对应堆叠条形的每个部分。 每个.Rectangle 都有用于提取定义矩形的各种值的方法。 每个.Rectangle 的顺序是从左到右，从下到上，因此在遍历.patches 时，每个级别的所有.Rectangle 对象都会按顺序出现。 标签是使用f-string、label_text = f'width:.2f%' 制作的，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，为 1 行，其余为矩形注释

# 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()

缺少片段的示例

# set one of the dataframe values to 0
df.iloc[4, 1] = 0

请注意，注释都位于来自df 的正确位置。