ułożone wykres słupkowy za pomocą matplotlib

Question

Generuję wykresy słupkowe za pomocą matplotlib i wygląda na to, że istnieje błąd z ułożonym wykresem słupkowym. Suma dla każdego pionowego stosu powinna wynosić 100. Jednak dla tyknięć X-AXIS 65, 70,75 i 80 otrzymujemy całkowicie arbitralne wyniki, które nie mają żadnego sensu. Nie rozumiem, jaki jest problem. Proszę znaleźć MWE poniżej.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib 
header = ['a','b','c','d'] 
dataset= [('60.0', '65.0', '70.0', '75.0', '80.0', '85.0', '90.0', '95.0', '100.0', '105.0', '110.0', '115.0', '120.0', '125.0', '130.0', '135.0', '140.0', '145.0', '150.0', '155.0', '160.0', '165.0', '170.0', '175.0', '180.0', '185.0', '190.0', '195.0', '200.0'), (0.0, 25.0, 48.93617021276596, 83.01886792452831, 66.66666666666666, 66.66666666666666, 70.96774193548387, 84.61538461538461, 93.33333333333333, 85.0, 92.85714285714286, 93.75, 95.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 80.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0), (0.0, 50.0, 36.17021276595745, 11.320754716981133, 26.666666666666668, 33.33333333333333, 29.03225806451613, 15.384615384615385, 6.666666666666667, 15.0, 7.142857142857142, 6.25, 5.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 20.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0), (0.0, 12.5, 10.638297872340425, 3.7735849056603774, 4.444444444444445, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0), (100.0, 12.5, 4.25531914893617, 1.8867924528301887, 2.2222222222222223, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0)] 
X_AXIS = dataset[0] 

matplotlib.rc('font', serif='Helvetica Neue') 
matplotlib.rc('text', usetex='false') 
matplotlib.rcParams.update({'font.size': 40}) 

fig = matplotlib.pyplot.gcf() 
fig.set_size_inches(18.5, 10.5) 

configs = dataset[0] 
N = len(configs) 
ind = np.arange(N) 
width = 0.4 

p1 = plt.bar(ind, dataset[1], width, color='r') 
p2 = plt.bar(ind, dataset[2], width, bottom=dataset[1], color='b') 
p3 = plt.bar(ind, dataset[3], width, bottom=dataset[2], color='g') 
p4 = plt.bar(ind, dataset[4], width, bottom=dataset[3], color='c') 

plt.ylim([0,120]) 
plt.yticks(fontsize=12) 
plt.ylabel(output, fontsize=12) 
plt.xticks(ind, X_AXIS, fontsize=12, rotation=90) 
plt.xlabel('test', fontsize=12) 
plt.legend((p1[0], p2[0], p3[0], p4[0]), (header[0], header[1], header[2], header[3]), fontsize=12, ncol=4, framealpha=0, fancybox=True) 
plt.show() 

Answer 1

Musisz bottom każdego zestawu danych będzie sumą wszystkich zbiorów danych dostarczonych wcześniej. Konieczne może być również przekonwertowanie zestawów danych na numpy tablice, aby je dodać.

p1 = plt.bar(ind, dataset[1], width, color='r') 
p2 = plt.bar(ind, dataset[2], width, bottom=dataset[1], color='b') 
p3 = plt.bar(ind, dataset[3], width, 
      bottom=np.array(dataset[1])+np.array(dataset[2]), color='g') 
p4 = plt.bar(ind, dataset[4], width, 
      bottom=np.array(dataset[1])+np.array(dataset[2])+np.array(dataset[3]), 
      color='c') 

Alternatywnie, można przekonwertować je na numpy tablice przed rozpoczęciem kreślenia.

dataset1 = np.array(dataset[1]) 
dataset2 = np.array(dataset[2]) 
dataset3 = np.array(dataset[3]) 
dataset4 = np.array(dataset[4]) 

p1 = plt.bar(ind, dataset1, width, color='r') 
p2 = plt.bar(ind, dataset2, width, bottom=dataset1, color='b') 
p3 = plt.bar(ind, dataset3, width, bottom=dataset1+dataset2, color='g') 
p4 = plt.bar(ind, dataset4, width, bottom=dataset1+dataset2+dataset3, 
      color='c') 

Albo wreszcie, jeśli chcesz uniknąć konwersji do numpy tablice, można użyć wyrażeń listowych:

p1 = plt.bar(ind, dataset[1], width, color='r') 
p2 = plt.bar(ind, dataset[2], width, bottom=dataset[1], color='b') 
p3 = plt.bar(ind, dataset[3], width, 
      bottom=[sum(x) for x in zip(dataset[1],dataset[2])], color='g') 
p4 = plt.bar(ind, dataset[4], width, 
      bottom=[sum(x) for x in zip(dataset[1],dataset[2],dataset[3])], 
      color='c')