クラスター積み上げ棒グラフの作成
問題:
同じ列とインデックスを持つ複数のデータ フレームがあり、各データ フレームのデータをクラスター化して積み上げ棒グラフを作成します。
Pandas と Matplotlib を使用した解決策:
- データ フレームを 1 つのデータ フレームに結合します。 .
-
plot_clustered_stacked() 関数を使用して積み上げ棒グラフを作成します。この関数は次の引数を受け取ります:
- dfall: プロットするデータ フレームのリスト。
- labels: データ フレームの名前のリスト (オプション)。
- title: プロットのタイトル (オプション)。
- H: 各データ フレームに使用するハッチング パターン (オプション)。
コード:
<code class="python">import pandas as pd import matplotlib.cm as cm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_clustered_stacked(dfall, labels=None, title="multiple stacked bar plot", H="/", **kwargs): n_df = len(dfall) n_col = len(dfall[0].columns) n_ind = len(dfall[0].index) axe = plt.subplot(111) for df in dfall : # for each data frame axe = df.plot(kind="bar", linewidth=0, stacked=True, ax=axe, legend=False, grid=False, **kwargs) # make bar plots h,l = axe.get_legend_handles_labels() # get the handles we want to modify for i in range(0, n_df * n_col, n_col): # len(h) = n_col * n_df for j, pa in enumerate(h[i:i+n_col]): for rect in pa.patches: # for each index rect.set_x(rect.get_x() + 1 / float(n_df + 1) * i / float(n_col)) rect.set_hatch(H * int(i / n_col)) #edited part rect.set_width(1 / float(n_df + 1)) axe.set_xticks((np.arange(0, 2 * n_ind, 2) + 1 / float(n_df + 1)) / 2.) axe.set_xticklabels(df.index, rotation = 0) axe.set_title(title) # Add invisible data to add another legend n=[] for i in range(n_df): n.append(axe.bar(0, 0, color="gray", hatch=H * i)) l1 = axe.legend(h[:n_col], l[:n_col], loc=[1.01, 0.5]) if labels is not None: l2 = plt.legend(n, labels, loc=[1.01, 0.1]) axe.add_artist(l1) return axe # create fake dataframes df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 5), index=["A", "B", "C", "D"], columns=["I", "J", "K", "L", "M"]) df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 5),</code>
以上がPandas と Matplotlib を使用して Python でクラスター化積み上げ棒プロットを作成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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