python matplotlib 分组堆积条形图

Question

数据解释：我正在测试一个程序，这个程序有三个部分，每个部分都能增强程序的整体功能。例如，第一部分处理60%的数据，第二部分处理额外的10%，第三部分处理另外的6%。

我想做的是堆叠条形图，显示“在程序处理的总数据中，绿色表示第一部分处理的量，红色表示第二部分，黄色表示第三部分”。

因为我在3组5个文件上测试了这个程序，所以我希望图表能反映这一点，将每组的5个条形图放在一起，这样最终图表就会有3个部分，彼此相距一英寸，然后每个条形图都有上面提到的堆叠效果。

我希望Y轴表示文件处理的百分比，X轴则是文件所属组的名称。

至于一些示例数据，这就是我一直在尝试的：

meta_part1 = [5, 5.5, 4.67, 6.54, 4.4]
meta_part2 = [3.1, 3.3, 3.9, 3.5, 3.1]
meta_part3 = [1.3,1.4,1.7,2.4,0.89]

trans_part1 = [90,89.5,94.67,96.54,94.4]
trans_part2 = [11.1,11.3,10.9,11.5,12.1]
trans_part3 = [11.3,11.4,11.7,12.4,10.89]

s_part1 = [55,55.5,54.67,56.54,54.4]
s_part2 = [11.1,11.3,10.9,11.5,12.1]
s_part3 = [11.3,11.4,11.7,12.4,10.89]

meta、trans和s都是组。

我到目前为止失败的代码在这里：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import numpy as np
from numpy.random import randn
import pandas as pd
from scipy import stats
import matplotlib as mpl
import seaborn as sns


meta_part1 = [5, 5.5, 4.67, 6.54, 4.4]
meta_part2 = [3.1, 3.3, 3.9, 3.5, 3.1]
meta_part3 = [1.3,1.4,1.7,2.4,0.89]

trans_part1 = [90,89.5,94.67,96.54,94.4]
trans_part2 = [11.1,11.3,10.9,11.5,12.1]
trans_part3 = [11.3,11.4,11.7,12.4,10.89]

s_part1 = [55,55.5,54.67,56.54,54.4]
s_part2 = [11.1,11.3,10.9,11.5,12.1]
s_part3 = [11.3,11.4,11.7,12.4,10.89]

N = 5

ind = np.arange(N)    # the x locations for the groups
width = 0.35       # the width of the bars: can also be len(x) sequence

p1 = plt.bar(ind, meta_part1,   width, color='y', bottom=meta_part2)
p2 = plt.bar(ind, meta_part2, width, color='r', bottom=meta_part3)
p3 = plt.bar(ind, meta_part3, width, color='g')



plt.ylabel('Scores')
plt.title('Difference between stitchers')
plt.xticks(ind+width/3., ('Test1', 'Test2', 'Test3', 'Test4', 'Test5') )
plt.yticks(np.arange(0,10,1))
plt.legend( (p1[0], p2[0], p3[0]), ('Part1', 'Part2', 'Part3') )
ax.autoscale(tight=True)

plt.show()

然而，这段代码到现在为止没什么用，因为它只生成了有两个堆叠部分的条形图，而第三个部分却和第一个部分合并在一起，我还没能弄明白如何将合并的部分加入到这段代码中。

数据处理数据可视化文件处理 matplotlib 图表设计堆叠条形图组数据百分比表示

python matplotlib 分组堆积条形图

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