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matplotlib bar()实现百分比堆积柱状图
站长资源 2024/11/24 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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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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