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

**Gestapelde staafdiagrammen** maken het mogelijk om meerdere categorieën binnen elke groep op de x-as te vergelijken. Bijvoorbeeld, in plaats van alleen het totale BBP van elk land te tonen, kunnen ze de bijdrage van afzonderlijke economische sectoren aan het totaal illustreren.


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()

Voor het maken van gestapelde staven wordt de `bar()`-functie meerdere keren aangeroepen—één keer voor elke sector. Bij elke aanroep wordt dezelfde `countries`-lijst gebruikt voor de x-as, en de `bottom`-parameter zorgt ervoor dat elk nieuw segment bovenop het vorige wordt gestapeld.

De parameter `bottom` specificeert de y-coördinaat (of coördinaten) van de onderzijde(n) van de balken. Zie de <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> documentatie</a>.

Lees Verder

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 is overal om ons heen, en het begrijpen ervan is van groot belang. Visualisatie helpt bij het analyseren van data door patronen en inzichten te ontdekken. U ontwikkelt een degelijke basis in datavisualisatie met Python en de bijbehorende bibliotheken, zoals matplotlib en seaborn, om zo veel mogelijk informatie uit data te halen op een overzichtelijke en beknopte manier.

Eerst bespreken we plottoepassingen, de Matplotlib-bibliotheek en de voordelen ervan. Vervolgens maak je je eerste eenvoudige plot met Matplotlib.

Nu bent u klaar om diverse in de praktijk veelgebruikte grafieken te maken. Laten we zonder verdere omhaal direct aan de slag gaan!

Plotten en visualisatie gaan niet alleen over het maken van één of meerdere grafieken, maar ook over het duidelijk, begrijpelijk en aantrekkelijk presenteren ervan. Tijd om het aanpassen van plots in Matplotlib te leren.

Statistiek is essentieel bij het werken met data, daarom is het uiterst belangrijk om te weten hoe je verschillende statistische grafieken maakt. Nu is het tijd om de meest voorkomende te verkennen.

Seaborn is een andere krachtige plotbibliotheek in Python, gebouwd bovenop matplotlib. Nu je vertrouwd bent met matplotlib, is het tijd om je te verdiepen in visualisatie met seaborn.

Gestapelde Staafdiagrammen

Oplossing

Awesome!

Gestapelde Staafdiagrammen

Oplossing

Awesome!