Сложенные гистограммы с использованием python matplotlib для положительных и отрицательных значений

Question

Я пытаюсь построить сложную гистограмму с питоном Matplotlib, и у меня есть положительные и отрицательные значения, которые я хочу нарисовать. Я посмотрел на другие сообщения, рассказывающие о том, как построить диаграммы сложенных гистограмм с положительными и отрицательными значениями, но ни один из них не сделал это с использованием Matplotlib, поэтому я не смог найти свое решение. Stacked bar chart with negative JSON data d3.js stacked bar chart with positive and negative values Highcharts vertical stacked bar chart with negative values, is it possible?

Я использовал этот код, чтобы построить столбчатую диаграмму в питона с Matplotlib:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
ind = np.arange(3) 
a = np.array([4,-6,9]) 
b = np.array([2,7,1]) 
c = np.array([3,3,1]) 
d = np.array([4,0,-3]) 
p1 = plt.bar(ind, a, 1, color='g') 
p2 = plt.bar(ind, b, 1, color='y',bottom=sum([a])) 
p3 = plt.bar(ind, c, 1, color='b', bottom=sum([a, b])) 
p4 = plt.bar(ind, d, 1, color='c', bottom=sum([a, b, c])) 
plt.show() 

Приведенный выше код дает следующий график:

Этот не дает мне правильных результатов. Может ли кто-нибудь сказать мне, как я могу его кодировать, используя дополнительный оператор if else или любой другой способ, который будет отображать как отрицательные, так и положительные значения в столбчатых гистограммах.

Я ожидаю, чтобы получить результаты, как в следующей таблице: expected chart

Теперь первый столбец построена правильно, так как она имеет все положительные значения, но когда питон работает на второй колонке, он получает все из-за отрицательных значений. Как я могу заставить его принять положительное дно при поиске положительных значений и отрицательного дна при построении дополнительных отрицательных значений?

Answer 1

Нижнее ключевое слово в ax.bar или plt.bar позволяет точно установить нижнюю границу каждого бара. Мы применяем нижнее значение 0-neg до отрицательных значений, а нижнее значение 0 - положительное.

Этот пример кода создает нужный сюжет:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# Juwairia's data:  
a = [4,-6,9] 
b = [2,7,1] 
c = [3,3,1] 
d = [4,0,-3] 
data = np.array([a, b, c, d]) 

data_shape = np.shape(data) 

# Take negative and positive data apart and cumulate 
def get_cumulated_array(data, **kwargs): 
    cum = data.clip(**kwargs) 
    cum = np.cumsum(cum, axis=0) 
    d = np.zeros(np.shape(data)) 
    d[1:] = cum[:-1] 
    return d 

cumulated_data = get_cumulated_array(data, min=0) 
cumulated_data_neg = get_cumulated_array(data, max=0) 

# Re-merge negative and positive data. 
row_mask = (data<0) 
cumulated_data[row_mask] = cumulated_data_neg[row_mask] 
data_stack = cumulated_data 

cols = ["g", "y", "b", "c"] 

fig = plt.figure() 
ax = plt.subplot(111) 

for i in np.arange(0, data_shape[0]): 
    ax.bar(np.arange(data_shape[1]), data[i], bottom=data_stack[i], color=cols[i],) 

plt.show() 

Это Результирующий график: