python画图|堆叠直方图绘制

前述文章里，我们已经探索了如何画直方图，以及如何设置图例、颜色等。具体可通过下述链接找到：

https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/141830709

https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/141894225 

本期文章，我们继续探索： 堆叠直方图

【1】官网教程

直方图堆叠是常见的数据表达方式，有助于大家表达两种及以上类别的累积影响。

在python中绘制直方图，需要在常规的坐标轴上，增加设置底座直方图（地基）和叠加多层（建楼）两个操作。

打开官网https://matplotlib.org/stable/gallery/lines_bars_and_markers/index.html

我们看到Bar Label Demo和Stacked bar chart模块都显示了堆叠直方图。

图1

分别点进 Bar Label Demo和Stacked bar chart模块，发现后者是前者的一部分，但前者内容更多，因此先打开Stacked bar chart。由此进入学习模式。

【2】代码解读

代码前两行，引入计算模块numpy用于数值运算，画图模块matplotlib用于绘图。

import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块用于绘图
import numpy as np #引入numpy模块用于数值计算

之后开始定义直方图的类别：

species = ( #定义species数组，作为直方图的类别
    "Adelie\n $\\mu=$3700.66g",
    "Chinstrap\n $\\mu=$3733.09g",
    "Gentoo\n $\\mu=5076.02g$",
)

之后定义直方图各类别对应数值：

 

weight_counts = { #定义weight_counts数组，这个数组包括两个子数组，直方图叠加依据这两组数
    "Below": np.array([70, 31, 58]), #直方图第一层的依据数据
    "Above": np.array([82, 37, 66]), #直方图第二层的依据数据
}

然后定义了图形的基本属性：

width = 0.5 #定义width常数，用于设置直方图间距

fig, ax = plt.subplots() #定义一个带坐标轴的图，坐标轴属性用ax控制

实际上width=0.5出现略早，因为图形还没开始定义，上述代码交换一下位置更合适。不过当前这种先后顺序不会影响实际输出效果，所以无需深究。
之后定义了bottom = np.zeros(3) ，定义了一个1X3的全0矩阵。

bottom = np.zeros(3) #定义1X3的全0矩阵

在后续运行中将会发现，叠加矩阵的第一层需要设置是从y=0开始画方块。

也即，堆叠直方图需要明确“地基”起点。

 此后定义了画图函数，使用for循环反复输出：

for boolean, weight_count in weight_counts.items(): #for函数用于遍历weight_counts内部分布尔型数组
    p = ax.bar(species, weight_count, width, label=boolean, bottom=bottom) #以species为类别，weight_count为数值, width为不同方块间距, label=boolean图例为boolean, bottom=bottom为方块底部对应Y值
    bottom += weight_count #用bottom+weight_count赋值旧的bottom，即bottom =bottom+weight_count，新的bottom是新的一轮直方图起点

 这里需要注意的是：bottom += weight_count。

它代表的意思是，上一轮直方图行绘制完毕，其顶部对应y值，应该是下一轮直方图绘制的起点。

这里需要注意的是这是实现堆叠的根本原因。

最后：设置了图名、图例名，并要求输出了图形。

ax.set_title("Number of penguins with above average body mass") #设置图名
ax.legend(loc="upper right") #设置图例名

plt.show() #输出图形

图2

【3】代码改写-增加堆叠层数

官网代码绘制出了两层堆叠图，我们尝试绘制三层，将weight_counts部分增加一个数组，改后为：

weight_counts = { #定义weight_counts数组，这个数组包括两个子数组，直方图叠加依据这两组数
    "Below": np.array([70, 31, 58]),
    "Above": np.array([82, 37, 66]),
    "add": np.array([90, 70, 80]), #新增对叠层
}

此时的输出图形如下：

图3

完整代码为;

import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块用于绘图
import numpy as np #引入numpy模块用于数值计算

# data from https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/


species = ( #定义species数组，作为直方图的类别
    "Adelie\n $\\mu=$3700.66g",
    "Chinstrap\n $\\mu=$3733.09g",
    "Gentoo\n $\\mu=5076.02g$",
)
weight_counts = { #定义weight_counts数组，这个数组包括两个子数组，直方图叠加依据这两组数
    "Below": np.array([70, 31, 58]),
    "Above": np.array([82, 37, 66]),
    "Add": np.array([70, 90, 80]),  #新增对叠层
}
width = 0.5 #定义width常数，用于设置直方图间距
fig, ax = plt.subplots() #定义一个带坐标轴的图，坐标轴属性用ax控制
bottom = np.zeros(3) #定义1X3的全0矩阵

for boolean, weight_count in weight_counts.items(): #for函数用于遍历weight_counts内部分布尔型数组
    p = ax.bar(species, weight_count, width, label=boolean, bottom=bottom) #以species为类别，weight_count为数值, width为不同方块间距, label=boolean图例为boolean, bottom=bottom为方块底部对应Y值
    bottom += weight_count #用bottom+weight_count赋值旧的bottom，即bottom =bottom+weight_count
ax.set_title("Number of penguins with above average body mass") #设置图名
ax.legend(loc="upper right") #设置图例名

plt.show() #输出图形

【4】代码改写-增加各对堆叠层对应数据

各队叠层如果只是图形，虽然直观，但是各部分实际数据如果能一同体现则更好。

直方图是以类别区分，以数据作为画图高度，因此把数据作为标签显示出来即可。

在for循环中增加一行：

ax.bar_label(p, label_type='center') #将各部分数据作为标签输出，至于方块图中间

输出图形为：

图4

由图4可见，各部分数据已经显示。

完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块用于绘图
import numpy as np #引入numpy模块用于数值计算

# data from https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/


species = ( #定义species数组，作为直方图的类别
    "Adelie\n $\\mu=$3700.66g",
    "Chinstrap\n $\\mu=$3733.09g",
    "Gentoo\n $\\mu=5076.02g$",
)
weight_counts = { #定义weight_counts数组，这个数组包括两个子数组，直方图叠加依据这两组数
    "Below": np.array([70, 31, 58]),
    "Above": np.array([82, 37, 66]),
    "Add": np.array([70, 90, 80]),  #新增对叠层
}
width = 0.5 #定义width常数，用于设置直方图间距
fig, ax = plt.subplots() #定义一个带坐标轴的图，坐标轴属性用ax控制
bottom = np.zeros(3) #定义1X3的全0矩阵

for boolean, weight_count in weight_counts.items(): #for函数用于遍历weight_counts内部分布尔型数组
    p = ax.bar(species, weight_count, width, label=boolean, bottom=bottom) #以species为类别，weight_count为数值, width为不同方块间距, label=boolean图例为boolean, bottom=bottom为方块底部对应Y值
    bottom += weight_count #用bottom+weight_count赋值旧的bottom，即bottom =bottom+weight_count
    ax.bar_label(p, label_type='center') #将各部分数据作为标签输出，至于方块图中间
ax.set_title("Number of penguins with above average body mass") #设置图名
ax.legend(loc="upper right") #设置图例名

plt.show() #输出图形

【5】总结

本文学习堆叠直方图的画法，包括使用for循环使用对叠层的设置、层数变化和各对叠层数据显示。