怎么在matplotlib中利用bar()函數實現一個百分比堆積柱狀圖？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

創新互聯建站長期為上千客戶提供的網站建設服務，團隊從業經驗10年，關注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產品和服務；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯網生態環境。為樂昌企業提供專業的成都網站設計、成都網站制作、外貿網站建設，樂昌網站改版等技術服務。擁有十年豐富建站經驗和眾多成功案例,為您定制開發。

適用于少量數據，數據結構需要手動構造。

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
first = [20, 34, 30, 35, 27]
second = [25, 32, 34, 20, 25]
third = [21, 31, 37, 21, 28]
fourth = [26, 31, 35, 27, 21]
data = [first, second, third, fourth]

x = range(len(labels))
width = 0.35

# 將bottom_y元素都初始化為0
bottom_y = [0] * len(labels)
# 計算每組柱子的總和，為計算百分比做準備
sums = [sum(i) for i in zip(first, second, third, fourth)]
for i in data:
 # 計算每個柱子的高度，即百分比
 y = [a/b for a, b in zip(i, sums)]
 plt.bar(x, y, width, bottom=bottom_y)
 # 計算bottom參數的位置
 bottom_y = [(a+b) for a, b in zip(y, bottom_y)]

plt.xticks(x, labels)
plt.title('Percent stacked bar ')
plt.show()

使用numpy版本

第一個版本的缺陷在于數據需要手動構造，而且計算稍微繁瑣一些。
使用numpy便于處理規模比較大且已存儲在文件中數據的數據，計算更簡便。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
first = [20, 34, 30, 35, 27]
second = [25, 32, 34, 20, 25]
third = [21, 31, 37, 21, 28]
fourth = [26, 31, 35, 27, 21]
data = [first, second, third, fourth]

x = range(len(labels))
width = 0.35

# 將bottom_y元素都初始化為0
bottom_y = np.zeros(len(labels))
data = np.array(data)
# 按列計算計算每組柱子的總和，為計算百分比做準備
sums = np.sum(data, axis=0)
for i in data:
 # 計算每個柱子的高度，即百分比
 y = i / sums
 plt.bar(x, y, width, bottom=bottom_y)
 # 計算bottom參數的位置
 bottom_y = y + bottom_y

plt.xticks(x, labels)
plt.title('Percent stacked bar ')
plt.show()

關于怎么在matplotlib中利用bar()函數實現一個百分比堆積柱狀圖問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注創新互聯行業資訊頻道了解更多相關知識。

網頁題目：怎么在matplotlib中利用bar()函數實現一個百分比堆積柱狀圖-創新互聯
地址分享：http://vcdvsql.cn/article38/ceopsp.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供外貿建站、網站內鏈、響應式網站、自適應網站、網站制作、Google

廣告

聲明：本網站發布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創新互聯