Summary
Demonstrates how to create stacked bar charts by calling the bar() function multiple times with a bottom parameter to layer data segments.

General domain of usage
Economic data analysis

**Pinotut pylväsdiagrammit** mahdollistavat useiden kategorioiden vertailun jokaisessa x-akselin ryhmässä. Esimerkiksi pelkän kunkin maan BKT:n sijaan ne voivat havainnollistaa yksittäisten taloussektoreiden osuuden kokonaisuudesta.


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
countries = ['USA', 'China', 'Japan']
primary_sector = np.array([1.4, 4.8, 0.4])
secondary_sector = np.array([11.3, 6.2, 0.8])
tertiary_sector = np.array([14.2, 8.4, 3.2])
# Calling the bar() function multiple times for each category (sector)
plt.bar(countries, primary_sector)
plt.bar(countries, secondary_sector, bottom=primary_sector)
plt.bar(countries, tertiary_sector, bottom=primary_sector + secondary_sector)
plt.show()

Pinottujen pylväiden luomiseksi `bar()`-funktiota kutsutaan useita kertoja—kerran jokaista sektoria kohden. Jokaisessa kutsussa samaa `countries`-listaa käytetään x-akselilla, ja `bottom`-parametri varmistaa, että jokainen uusi osa pinotaan edellisen päälle.

Parametri `bottom` määrittää pylväiden alapinnan y-koordinaatin tai -koordinaatit. Tässä on <a href="https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html" target="_blank"><svg width="1em" height="1em" viewBox="0 0 30 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M17.289 17.305v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-7.76-7.759c-1.755-1.755-1.755-4.601 0-6.356v0c1.753-1.753 4.595-1.756 6.351-0.005l6.208 6.187"></path><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M12.504 13.97v0c1.754-1.754 4.597-1.754 6.351 0l7.762 7.762c1.754 1.754 1.754 4.597 0 6.351v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-5.953-5.953"></path></svg> <code>bar()</code>-funktion dokumentaatio</a>.

Lisätietoa

import unittest
import ast
import inspect
import user_code

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestStackedBarChart(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        source = inspect.getsource(user_code)
        cls.tree = ast.parse(source)

        # Collect all plt.bar calls
        cls.bar_calls = [
            node for node in ast.walk(cls.tree)
            if isinstance(node, ast.Call)
            and isinstance(node.func, ast.Attribute)
            and node.func.attr == 'bar'
        ]

    def test_bar_function_called_twice(self):
        bar_count = len(self.bar_calls)
        _dynamic_test(
            self,
            bar_count == 2,
            "Correct number of `plt.bar()` calls (2)",
            f"Expected 2 `plt.bar()` calls, but found {bar_count}"
        )

    def test_first_bar_call_uses_questions_and_yes_answers(self):
        try:
            call = self.bar_calls[0]
            args = call.args
            arg0 = getattr(args[0], 'id', None) if len(args) > 0 else None
            arg1 = getattr(args[1], 'id', None) if len(args) > 1 else None

            _dynamic_test(
                self,
                arg0 == 'questions',
                "First argument of first `plt.bar()` is `questions`",
                f"First argument of first `plt.bar()` should be `questions`, found `{arg0}`"
            )
            _dynamic_test(
                self,
                arg1 == 'yes_answers',
                "Second argument of first `plt.bar()` is `yes_answers`",
                f"Second argument of first `plt.bar()` should be `yes_answers`, found `{arg1}`"
            )

        except IndexError:
            self.fail("First `plt.bar()` call is missing.")

    def test_second_bar_call_stacked_on_first(self):
        try:
            call = self.bar_calls[1]
        except IndexError:
            self.fail("Second `plt.bar()` call is missing.")
            return

        args = call.args
        arg0 = getattr(args[0], 'id', None) if len(args) > 0 else None
        arg1 = getattr(args[1], 'id', None) if len(args) > 1 else None
        keywords = {kw.arg: kw.value for kw in call.keywords}
        bottom_val = getattr(keywords.get('bottom', None), 'id', None)

        _dynamic_test(
            self,
            arg0 == 'questions',
            "First argument of second `plt.bar()` is `questions`",
            f"First argument of second `plt.bar()` should be `questions`, found `{arg0}`"
        )
        _dynamic_test(
            self,
            arg1 == 'no_answers',
            "Second argument of second `plt.bar()` is `no_answers`",
            f"Second argument of second `plt.bar()` should be `no_answers`, found `{arg1}`"
        )
        _dynamic_test(
            self,
            'bottom' in keywords,
            "`bottom` keyword is present in second `plt.bar()`",
            "`bottom` keyword argument is missing in second `plt.bar()`"
        )
        _dynamic_test(
            self,
            bottom_val == 'yes_answers',
            "`bottom` is set to `yes_answers`",
            f"`bottom` should be set to `yes_answers`, found `{bottom_val}`"
        )

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()


test_stacked_bar_charts.py

Data on kaikkialla ympärillämme, ja sen ymmärtäminen on erittäin tärkeää. Visualisointi auttaa käsittelemään dataa löytämällä siitä tiettyjä kuvioita ja oivalluksia. Kehität vankan perustan datan visualisoinnille Pythonilla ja sen kirjastoilla, kuten matplotlib ja seaborn, saadaksesi mahdollisimman paljon tietoa datasta selkeällä ja tiiviillä tavalla.

Tutustu Matplotlibin keskeisiin tietojen visualisoinnin perusteisiin. Käy läpi sen ydinkäsitteet, tarkastele sen etuja ja luo ensimmäinen yksinkertainen kuvaaja tämän keskeisen piirtoalustan avulla.

Hallitse tiedon visualisointi suosituimpien kuvaajatyypien avulla. Opi rakentamaan viiva-, piste- ja pylväsdiagrammeja havainnollistaaksesi datasta saadut oivallukset selkeästi.

Opi tekemään kaavioistasi informatiivisempia ja visuaalisesti houkuttelevampia. Lisää otsikoita, selitteitä, värejä ja ruudukoita sekä tutustu useiden alikuvioiden tehokkaaseen asetteluun.

Tutustu tilastollisiin visualisointeihin, jotka auttavat analysoimaan aineistojen jakaumia ja rakenteita. Laadi histogrammeja, laatikkokaavioita ja piirakkakaavioita syvällisempien tilastollisten havaintojen löytämiseksi.

Vie visualisointitaitosi seuraavalle tasolle Seabornin avulla. Luo edistyneitä kaavioita, kuten countplot-, KDE-, pair plot- ja heatmap-kaavioita, samalla kun hallitset Seabornin tyylikkäät ulkoasut ja mukautusmahdollisuudet.

Pinotut Pylväsdiagrammit

Ratkaisu