Wie Sie auf Gruppe hinzufügen Bezeichnungen für Balkendiagramme in matplotlib?

Möchte ich die Darstellung von Daten in der folgenden form mit matplotlib s bar plot-feature:

data = {'Room A':
           {'Shelf 1':
               {'Milk': 10,
                'Water': 20},
            'Shelf 2':
               {'Sugar': 5,
                'Honey': 6}
           },
        'Room B':
           {'Shelf 1':
               {'Wheat': 4,
                'Corn': 7},
            'Shelf 2':
               {'Chicken': 2,
                'Cow': 1}
           }
       }

Balkendiagramm Aussehen soll wie diese. Die bar-Gruppen sichtbar sein soll von den Etiketten auf der x-Achse. Gibt es eine Möglichkeit, dies zu tun mit matplotlib?

  • Können Sie uns zeigen, was Sie versucht haben?
InformationsquelleAutor Varicus | 2013-10-04
  1. 45

    Da konnte ich nicht finden, eine integrierte Lösung für das in-matplotlib codiert ich meine eigenen:

    #!/usr/bin/env python

from matplotlib import pyplot as plt

def mk_groups(data):
    try:
        newdata = data.items()
    except:
        return

    thisgroup = []
    groups = []
    for key, value in newdata:
        newgroups = mk_groups(value)
        if newgroups is None:
            thisgroup.append((key, value))
        else:
            thisgroup.append((key, len(newgroups[-1])))
            if groups:
                groups = [g + n for n, g in zip(newgroups, groups)]
            else:
                groups = newgroups
    return [thisgroup] + groups

def add_line(ax, xpos, ypos):
    line = plt.Line2D([xpos, xpos], [ypos + .1, ypos],
                      transform=ax.transAxes, color='black')
    line.set_clip_on(False)
    ax.add_line(line)

def label_group_bar(ax, data):
    groups = mk_groups(data)
    xy = groups.pop()
    x, y = zip(*xy)
    ly = len(y)
    xticks = range(1, ly + 1)

    ax.bar(xticks, y, align='center')
    ax.set_xticks(xticks)
    ax.set_xticklabels(x)
    ax.set_xlim(.5, ly + .5)
    ax.yaxis.grid(True)

    scale = 1. / ly
    for pos in xrange(ly + 1):
        add_line(ax, pos * scale, -.1)
    ypos = -.2
    while groups:
        group = groups.pop()
        pos = 0
        for label, rpos in group:
            lxpos = (pos + .5 * rpos) * scale
            ax.text(lxpos, ypos, label, ha='center', transform=ax.transAxes)
            add_line(ax, pos * scale, ypos)
            pos += rpos
        add_line(ax, pos * scale, ypos)
        ypos -= .1

if __name__ == '__main__':
    data = {'Room A':
               {'Shelf 1':
                   {'Milk': 10,
                    'Water': 20},
                'Shelf 2':
                   {'Sugar': 5,
                    'Honey': 6}
               },
            'Room B':
               {'Shelf 1':
                   {'Wheat': 4,
                    'Corn': 7},
                'Shelf 2':
                   {'Chicken': 2,
                    'Cow': 1}
               }
           }
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1,1,1)
    label_group_bar(ax, data)
    fig.subplots_adjust(bottom=0.3)
    fig.savefig('label_group_bar_example.png')

    Den "mk_groups" - Funktion nimmt ein Wörterbuch (oder alles, was mit items () - Methode, wie Sammlungen.OrderedDict) und wandelt Sie in ein Datenformat, das wird dann verwendet, um das Diagramm zu erstellen. Es ist im Grunde eine Liste in der form:

    [ [(label, bars_to_span), ...], ..., [(tick_label, bar_value), ...] ]

    Den "add_line" - Funktion erzeugt eine vertikale Linie in der Nebenhandlung an den angegebenen Positionen (in Achsen-Koordinaten).

    Den "label_group_bar" - Funktion nimmt ein Wörterbuch und erstellt die bar-chart in der Nebenhandlung mit den labels unter. Das Ergebnis aus dem Beispiel sieht dann wie diese.

    Einfachere oder bessere Lösungen und Vorschläge sind nach wie vor sehr geschätzt.

    Wie Sie auf Gruppe hinzufügen Bezeichnungen für Balkendiagramme in matplotlib?

    • bitte nehmen Sie Ihre eigene Antwort. Wenn Sie das Gefühl ehrgeizig sind, könnte dies eine gute Ergänzung zu mpl richtige (ich vermute, dies könnte verallgemeinert werden, ein wenig und gefaltet mit dendograms).
    • danke für die Erinnerung.
    • kein problem. Ich bin ernsthaft daran diese in mpl richtige wenn (ich bin dev und würde helfen, sheppard dies durch).
    • es sagt mir, NameError: name 'xrange' ist nicht definiert in der pos in xrange(ly + 1):
    • wenn Sie mit Python 3, xrange wurde umbenannt in Reichweite. so verwenden Bereich statt xrange.
    • Varicus, Das ist so eine nützliche Funktion und häufige Anfrage. Haben Sie Ihren Weg in das mpl eine richtige oder eine der anderen offiziellen code noch?
    • Wenn dies irgendwie Lesen Ebenen einer multi-indizierten Daten-frame oder pivot-Tabelle und ordnen Sie die Etiketten nach, dass, sprang ich aus meinem Socken.
    • hat dies ein feature von matplotlib noch?
    • ist dies in matplotlib??

    InformationsquelleAutor Varicus
  2. 13

    War ich auf der Suche nach dieser Lösung für eine Weile.
    Ich geändert es einige arbeiten mit einem Pandabären-Daten-Tabelle.
    Nur fair zu teilen.

    import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from itertools import groupby

def test_table():
    data_table = pd.DataFrame({'Room':['Room A']*4 + ['Room B']*4,
                               'Shelf':(['Shelf 1']*2 + ['Shelf 2']*2)*2,
                               'Staple':['Milk','Water','Sugar','Honey','Wheat','Corn','Chicken','Cow'],
                               'Quantity':[10,20,5,6,4,7,2,1],
                               'Ordered':np.random.randint(0,10,8)
                               })
    return data_table

def add_line(ax, xpos, ypos):
    line = plt.Line2D([xpos, xpos], [ypos + .1, ypos],
                      transform=ax.transAxes, color='black')
    line.set_clip_on(False)
    ax.add_line(line)

def label_len(my_index,level):
    labels = my_index.get_level_values(level)
    return [(k, sum(1 for i in g)) for k,g in groupby(labels)]

def label_group_bar_table(ax, df):
    ypos = -.1
    scale = 1./df.index.size
    for level in range(df.index.nlevels)[::-1]:
        pos = 0
        for label, rpos in label_len(df.index,level):
            lxpos = (pos + .5 * rpos)*scale
            ax.text(lxpos, ypos, label, ha='center', transform=ax.transAxes)
            add_line(ax, pos*scale, ypos)
            pos += rpos
        add_line(ax, pos*scale , ypos)
        ypos -= .1

df = test_table().groupby(['Room','Shelf','Staple']).sum()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
df.plot(kind='bar',stacked=True,ax=fig.gca())
#Below 3 lines remove default labels
labels = ['' for item in ax.get_xticklabels()]
ax.set_xticklabels(labels)
ax.set_xlabel('')
label_group_bar_table(ax, df)
fig.subplots_adjust(bottom=.1*df.index.nlevels)
plt.show()
    • Dies ist eine wirklich schöne Lösung für pandas
    InformationsquelleAutor Stein
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