使用matplotlib創建百分比堆積柱狀圖的思路與堆積柱狀圖類似，只不過bottom參數累計的不是數值而是百分比，因此，需要事先計算每組柱子的數值總和，進而求百分比。
未使用numpy版本
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()
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