Итак, я в конце концов нашел трюк (изменить: см. ниже для использования морского и длинного фреймов данных):
Здесь приводится более полный пример :
import pandas as pd
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_clustered_stacked(dfall, labels=None, title="multiple stacked bar plot", H="/", **kwargs):
"""Given a list of dataframes, with identical columns and index, create a clustered stacked bar plot.
labels is a list of the names of the dataframe, used for the legend
title is a string for the title of the plot
H is the hatch used for identification of the different dataframe"""
n_df = len(dfall)
n_col = len(dfall[0].columns)
n_ind = len(dfall[0].index)
axe = plt.subplot(111)
for df in dfall : # for each data frame
axe = df.plot(kind="bar",
linewidth=0,
stacked=True,
ax=axe,
legend=False,
grid=False,
**kwargs) # make bar plots
h,l = axe.get_legend_handles_labels() # get the handles we want to modify
for i in range(0, n_df * n_col, n_col): # len(h) = n_col * n_df
for j, pa in enumerate(h[i:i+n_col]):
for rect in pa.patches: # for each index
rect.set_x(rect.get_x() + 1 / float(n_df + 1) * i / float(n_col))
rect.set_hatch(H * int(i / n_col)) #edited part
rect.set_width(1 / float(n_df + 1))
axe.set_xticks((np.arange(0, 2 * n_ind, 2) + 1 / float(n_df + 1)) / 2.)
axe.set_xticklabels(df.index, rotation = 0)
axe.set_title(title)
# Add invisible data to add another legend
n=[]
for i in range(n_df):
n.append(axe.bar(0, 0, color="gray", hatch=H * i))
l1 = axe.legend(h[:n_col], l[:n_col], loc=[1.01, 0.5])
if labels is not None:
l2 = plt.legend(n, labels, loc=[1.01, 0.1])
axe.add_artist(l1)
return axe
# create fake dataframes
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 5),
index=["A", "B", "C", "D"],
columns=["I", "J", "K", "L", "M"])
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 5),
index=["A", "B", "C", "D"],
columns=["I", "J", "K", "L", "M"])
df3 = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 5),
index=["A", "B", "C", "D"],
columns=["I", "J", "K", "L", "M"])
# Then, just call :
plot_clustered_stacked([df1, df2, df3],["df1", "df2", "df3"])
И это дает следующее:
[/g3]
Вы можете изменить цвета полосы, передав cmap
:
plot_clustered_stacked([df1, df2, df3],
["df1", "df2", "df3"],
cmap=plt.cm.viridis)
Учитывая тот же самый df1, df2, df3, я преобразую их в длинной форме:
df1["Name"] = "df1"
df2["Name"] = "df2"
df3["Name"] = "df3"
dfall = pd.concat([pd.melt(i.reset_index(),
id_vars=["Name", "index"]) # transform in tidy format each df
for i in [df1, df2, df3]],
ignore_index=True)
Проблема с морским суннитом заключается в том, что он не складывает бары изначально, поэтому трюк заключается в построении совокупной суммы каждого бара друг над другом:
dfall.set_index(["Name", "index", "variable"], inplace=1)
dfall["vcs"] = dfall.groupby(level=["Name", "index"]).cumsum()
dfall.reset_index(inplace=True)
>>> dfall.head(6)
Name index variable value vcs
0 df1 A I 0.717286 0.717286
1 df1 B I 0.236867 0.236867
2 df1 C I 0.952557 0.952557
3 df1 D I 0.487995 0.487995
4 df1 A J 0.174489 0.891775
5 df1 B J 0.332001 0.568868
Затем цикл над каждой группой variable
и нарисуйте кумулятивную сумму:
c = ["blue", "purple", "red", "green", "pink"]
for i, g in enumerate(dfall.groupby("variable")):
ax = sns.barplot(data=g[1],
x="index",
y="vcs",
hue="Name",
color=c[i],
zorder=-i, # so first bars stay on top
edgecolor="k")
ax.legend_.remove() # remove the redundant legends
В нем отсутствует легенда, которую можно легко добавить. Проблема заключается в том, что вместо люков (которые могут быть легко добавлены), чтобы отличать данные, мы имеем градиентность легкости, и это слишком мало для первого, и я действительно не знаю, как изменить это, не меняя каждый прямоугольник один за другим (как в первом решении).
Скажите, если вы что-то не поняли в коде.
Не забудьте повторно использовать этот код, который находится под СС0.
У меня недостаточно репутации, чтобы добавить комментарий к предыдущему ответу.
Но если это правда, что входящие звонки не могут быть заблокированы, если PIN-код на используемой SIM-карте деактивирован, возможно, вы можете:
PS: не слишком полагайтесь на многословную ошибку, разрешенную с + CMEE = 1 / 2, потому что это часто неточно. «+ CME ERROR: 100» звучит как типичный резервный код ошибки . Это верно для каждого производителя модема.
Для тех, кого это может заинтересовать:
Для функций, упомянутых выше, требуется пароль, и кажется, что этот конкретный модуль не может обрабатывать любые зависящие от пароля команды, если PIN-код на используемой SIM-карте деактивируется. Я полагаю, поскольку по умолчанию для пароля установлен PIN-код SIM-карты, модуль не может сравнивать пароль, введенный в команде, с PIN-кодом, и поэтому возвращает «неправильный пароль», что делает все пароли в зависимости от использования неиспользуемыми.
Я связался с производителями модуля, так что, надеюсь, они исправят эту ошибку в будущих продуктах, если мои предположения верны.
Другое решение, которое я нашел, чтобы работать аналогично, это использовать команду AT+CGCLASS='CG'