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横棒グラフとしてのパーセンタイル#
棒グラフは、カウントの視覚化、または誤差範囲を含む要約統計に役立ちます。これらの機能のより単純なバージョンについては、ラベル付きの集合棒グラフ または横棒グラフの例も参照してください。
この例は、小学校の体育教師が、自分の子供がいくつかのフィットネス テストでどのように成績を上げたか、また重要なことに、他の子供の成績と比較して親に示すことができるようにしたいと考えたアプリケーションからのものです。デモ目的でプロット コードを抽出するために、小さな Johnny Doe のデータを作成します。
from collections import namedtuple
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Student = namedtuple('Student', ['name', 'grade', 'gender'])
Score = namedtuple('Score', ['value', 'unit', 'percentile'])
def to_ordinal(num):
"""Convert an integer to an ordinal string, e.g. 2 -> '2nd'."""
suffixes = {str(i): v
for i, v in enumerate(['th', 'st', 'nd', 'rd', 'th',
'th', 'th', 'th', 'th', 'th'])}
v = str(num)
# special case early teens
if v in {'11', '12', '13'}:
return v + 'th'
return v + suffixes[v[-1]]
def format_score(score):
"""
Create score labels for the right y-axis as the test name followed by the
measurement unit (if any), split over two lines.
"""
return f'{score.value}\n{score.unit}' if score.unit else str(score.value)
def plot_student_results(student, scores_by_test, cohort_size):
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(9, 7), constrained_layout=True)
fig.canvas.manager.set_window_title('Eldorado K-8 Fitness Chart')
ax1.set_title(student.name)
ax1.set_xlabel(
'Percentile Ranking Across {grade} Grade {gender}s\n'
'Cohort Size: {cohort_size}'.format(
grade=to_ordinal(student.grade),
gender=student.gender.title(),
cohort_size=cohort_size))
test_names = list(scores_by_test.keys())
percentiles = [score.percentile for score in scores_by_test.values()]
rects = ax1.barh(test_names, percentiles, align='center', height=0.5)
# Partition the percentile values to be able to draw large numbers in
# white within the bar, and small numbers in black outside the bar.
large_percentiles = [to_ordinal(p) if p > 40 else '' for p in percentiles]
small_percentiles = [to_ordinal(p) if p <= 40 else '' for p in percentiles]
ax1.bar_label(rects, small_percentiles,
padding=5, color='black', fontweight='bold')
ax1.bar_label(rects, large_percentiles,
padding=-32, color='white', fontweight='bold')
ax1.set_xlim([0, 100])
ax1.set_xticks([0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])
ax1.xaxis.grid(True, linestyle='--', which='major',
color='grey', alpha=.25)
ax1.axvline(50, color='grey', alpha=0.25) # median position
# Set the right-hand Y-axis ticks and labels
ax2 = ax1.twinx()
# Set equal limits on both yaxis so that the ticks line up
ax2.set_ylim(ax1.get_ylim())
# Set the tick locations and labels
ax2.set_yticks(
np.arange(len(scores_by_test)),
labels=[format_score(score) for score in scores_by_test.values()])
ax2.set_ylabel('Test Scores')
student = Student(name='Johnny Doe', grade=2, gender='Boy')
scores_by_test = {
'Pacer Test': Score(7, 'laps', percentile=37),
'Flexed Arm\n Hang': Score(48, 'sec', percentile=95),
'Mile Run': Score('12:52', 'min:sec', percentile=73),
'Agility': Score(17, 'sec', percentile=60),
'Push Ups': Score(14, '', percentile=16),
}
plot_student_results(student, scores_by_test, cohort_size=62)
plt.show()
参考文献
この例では、次の関数、メソッド、クラス、およびモジュールの使用が示されています。