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matplotlib bar()实现百分比堆积柱状图
站长资源 2024/12/28 佚名
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使用matplotlib创建百分比堆积柱状图的思路与堆积柱状图类似，只不过bottom参数累计的不是数值而是百分比，因此，需要事先计算每组柱子的数值总和，进而求百分比。

matplotlib bar()实现百分比堆积柱状图

未使用numpy版本

适用于少量数据，数据结构需要手动构造。

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

# 将bottom_y元素都初始化为0
bottom_y = [0] * len(labels)
# 计算每组柱子的总和，为计算百分比做准备
sums = [sum(i) for i in zip(first, second, third, fourth)]
for i in data:
 # 计算每个柱子的高度，即百分比
 y = [a/b for a, b in zip(i, sums)]
 plt.bar(x, y, width, bottom=bottom_y)
 # 计算bottom参数的位置
 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

第一个版本的缺陷在于数据需要手动构造，而且计算稍微繁琐一些。
使用numpy便于处理规模比较大且已存储在文件中数据的数据，计算更简便。

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

# 将bottom_y元素都初始化为0
bottom_y = np.zeros(len(labels))
data = np.array(data)
# 按列计算计算每组柱子的总和，为计算百分比做准备
sums = np.sum(data, axis=0)
for i in data:
 # 计算每个柱子的高度，即百分比
 y = i / sums
 plt.bar(x, y, width, bottom=bottom_y)
 # 计算bottom参数的位置
 bottom_y = y + bottom_y

plt.xticks(x, labels)
plt.title('Percent stacked bar ')
plt.show()
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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