Python 如何注释具有两个以上堆叠的堆叠条？

我有以下数据集，其中包含4个不同级别的每周信息。我创建了一个堆叠条形图，每个堆叠代表一个级别，每个条形图一周。 如何添加图表上每种颜色对应的值

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as plt
plt.style.use('ggplot')
%matplotlib inline

rng=pd.date_range('2020-01-02', periods=10,freq='7D')
level=['low', 'medium', 'high', 'very_high']
values=np.random.randint(1, 100, size=(10, 4))
df=pd.DataFrame(index=rng, data=values, columns=level)

df.plot.bar(stacked=True,figsize=(15,10), alpha=0.6)
plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.1, 1.05))

我试着用这个代码使用一个类似的问题，但它似乎不适用于4轴。此外，所有的条都应该等于1，而不是

res = df.div(df.sum(axis=1), axis=0)
fig = plt.figure(facecolor="white")

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
bar_width = 3
bar_l = df.index
# tick_pos = [i + (bar_width / 2) for i in bar_l]
ax1 = ax.bar(bar_l, res['low'], width=bar_width, label="A", color="green")
ax2 = ax.bar(bar_l, res['medium'], bottom=res['low'], width=bar_width, label="medium", color="blue")
ax3 = ax.bar(bar_l, res['high'], bottom=res['low'], width=bar_width, label="high", color="yellow")
ax4 = ax.bar(bar_l, res['very_high'], bottom=res['low'], width=bar_width, label="very_high", color="red")

• 除非每行中的值之和等于1，否则堆叠条不会等于1。
  • 我建议在DataFrame中添加具有“normed”值的列，然后绘制该列。这也将解决正确标记堆叠钢筋的问题
  • 在这种情况下，将

    df

    替换为

    res=df.div（df.sum（axis=1），axis=0）

• 标签来自数据框中的值

进口

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
将matplotlib.pyplot作为plt导入

资料

rng=pd.日期范围（'2020-01-02'，周期=10，频率=7D'）
级别=[‘低’、‘中’、‘高’、‘甚高’]
np.随机种子（450）
values=np.random.randint（1100，size=（10,4））
df=pd.DataFrame（索引=rng，数据=value，列=level）
#显示（df）
低-中-高-甚高
2020-01-02   64      47    79         43
2020-01-09   50      56    24         71
2020-01-16   44      66    68         21
2020-01-23   16      52    77         12
2020-01-30   92      83     9         14
2020-02-06   89       5    92         58
2020-02-13   30      66     3         89
2020-02-20   59      15    93         22
2020-02-27   95      68    56         47
2020-03-05   88      58    59         20

水平堆积钢筋

plt.style.use（'ggplot'））
ax=df.plot（叠加=True，kind='barh'，figsize=（12,8））
ax.图例（bbox_to_anchor=（1.05,1），loc='左上角'，borderaxespad=0。）
ax.set\u yticklabels（labels=df.index.date）
#.补丁是图表中的所有内容
对于ax.patches中的rect：
#找到所有东西的位置
高度=矩形。获取高度（）
width=rect.get_width（）
x=rect.get_x（）
y=rect.get_y（）
#条形图的宽度是数据值，可以用作标签
label_text=width#f'{width:.2f}如果标签中有十进制值
标签x=x+宽度/2
标签y=y+高度/2
ax.text（label_x，label_y，label_text，ha='center'，va='center'，fontsize=8）

垂直叠条

ax=df.plot（叠加=True，种类=bar'，figsize=（12,8））
ax.图例（bbox_to_anchor=（1.05,1），loc='左上角'，borderaxespad=0。）
ax.set\u xticklabels（标签=df.index.date）
#.补丁是图表中的所有内容
对于ax.patches中的rect：
#找到所有东西的位置
高度=矩形。获取高度（）
width=rect.get_width（）
x=rect.get_x（）
y=rect.get_y（）
#条形图的宽度是数据值，可以用作标签
label_text=f'{height}'#f'{height:.2f}'，如果您将十进制值作为标签
标签x=x+宽度/2
标签y=y+高度/2
ax.text（label_x，label_y，label_text，ha='center'，va='center'，fontsize=8）

• 归属：
• 除非每行中的值之和等于1，否则堆叠条不会等于1。
  • 我建议在DataFrame中添加具有“normed”值的列，然后绘制该列。这也将解决正确标记堆叠钢筋的问题
  • 在这种情况下，将

    df

    替换为

    res=df.div（df.sum（axis=1），axis=0）

• 标签来自数据框中的值
进口

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
将matplotlib.pyplot作为plt导入

资料

rng=pd.日期范围（'2020-01-02'，周期=10，频率=7D'）
级别=[‘低’、‘中’、‘高’、‘甚高’]
np.随机种子（450）
values=np.random.randint（1100，size=（10,4））
df=pd.DataFrame（索引=rng，数据=value，列=level）
#显示（df）
低-中-高-甚高
2020-01-02   64      47    79         43
2020-01-09   50      56    24         71
2020-01-16   44      66    68         21
2020-01-23   16      52    77         12
2020-01-30   92      83     9         14
2020-02-06   89       5    92         58
2020-02-13   30      66     3         89
2020-02-20   59      15    93         22
2020-02-27   95      68    56         47
2020-03-05   88      58    59         20

水平堆积钢筋

plt.style.use（'ggplot'））
ax=df.plot（叠加=True，kind='barh'，figsize=（12,8））
ax.图例（bbox_to_anchor=（1.05,1），loc='左上角'，borderaxespad=0。）
ax.set\u yticklabels（labels=df.index.date）
#.补丁是图表中的所有内容
对于ax.patches中的rect：
#找到所有东西的位置
高度=矩形。获取高度（）
width=rect.get_width（）
x=rect.get_x（）
y=rect.get_y（）
#条形图的宽度是数据值，可以用作标签
label_text=width#f'{width:.2f}如果标签中有十进制值
标签x=x+宽度/2
标签y=y+高度/2
ax.text（label_x，label_y，label_text，ha='center'，va='center'，fontsize=8）

垂直叠条

ax=df.plot（叠加=True，种类=bar'，figsize=（12,8））
ax.图例（bbox_to_anchor=（1.05,1），loc='左上角'，borderaxespad=0。）
ax.set\u xticklabels（标签=df.index.date）
#.补丁是图表中的所有内容
对于ax.patches中的rect：
#找到所有东西的位置
高度=矩形。获取高度（）
width=rect.get_width（）
x=rect.get_x（）
y=rect.get_y（）
#条形图的宽度是数据值，可以用作标签
label_text=f'{height}'#f'{height:.2f}'，如果您将十进制值作为标签
标签x=x+宽度/2
标签y=y+高度/2
ax.text（label_x，label_y，label_text，ha='center'，va='center'，fontsize=8）

• 归属：