使用Plotly在Python中绘制马赛克图的条形间隙问题求助

问题描述 #

使用Plotly在Python中生成马赛克（Marimekko）图时，条形之间出现无法消除的间隙，尝试fig.update_layout(bargap=0)无效。

带间隙的图表：

问题原因 #

1. x轴范围设置错误：原代码中fig1.update_xaxes(range=[0, widths])传入的widths是数组，实际应设置为宽度总和sum(widths)，导致x轴范围未覆盖全部条形，视觉上产生间隙。
2. 未覆盖分组间隙参数：仅设置bargap=0不足以消除所有间隙，由于使用barmode='stack'，还需设置bargroupgap=0来清除组内堆叠条形的间隙。

修复后的代码 #

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go

# Dataframe creation/formatting
df = pd.DataFrame(
    [
        [5755, 6221, 5424, 7261, 1158, 7075, 6780],
        [6103, 3143, 7094, 9212, 3175, 9956, 9655],
        [2810, 3047, 5938, 2067, 2189, 8892, 2380],
    ],
    columns=['X1','X2','X3','X4','X5','X6','X7']
)

df = df.T

labels = ['Group1','Group2','Group3']

df.columns = labels

for c in df.columns:
    df[c + '_%'] = df[c].apply(lambda x: (x/df.loc[:,c].sum()) * 100)
    

widths = np.array([sum(df['Group1']),sum(df['Group2']),sum(df['Group3'])])
total_width = sum(widths)  # 计算所有条形的总宽度

marker_colors = {
    'X1':'darkblue',
    'X2':'darkgreen',
    'X3':'crimson',
    'X4':'green',
    'X5':'blue',
    'X6':'red',
    'X7':'orange'
}


fig1 = go.Figure()

for idx in df.index:
    dff = df.filter(items=[idx], axis=0)
    fig1.add_trace(go.Bar(
        x=np.cumsum(widths) - widths,
        y=dff[dff.columns[3:]].values[0],
        width=widths,
        marker_color=marker_colors[idx],
        text=['{:.2f}%'.format(x) for x in dff[dff.columns[3:]].values[0]],
        name=idx
    )
)

# 将x轴刻度调整到每个条形的中间位置，更符合马赛克图的展示逻辑
fig1.update_xaxes(
    tickvals=np.cumsum(widths) - widths/2,
    ticktext= ["%s<br>%d" % (l, w) for l, w in zip(labels, widths)]
)

# 修正x轴范围为总宽度，确保覆盖所有条形
fig1.update_xaxes(range=[0, total_width])
fig1.update_yaxes(range=[0, 100])

# 同时设置bargap和bargroupgap为0，彻底消除间隙
fig1.update_layout(
    barmode='stack',
    bargap=0,
    bargroupgap=0
)

fig1.show() 

关键改动说明 #

• 修正x轴范围：将range=[0, widths]改为range=[0, total_width]，确保x轴完全覆盖所有条形的总宽度，避免因范围不足导致的视觉间隙。
• 双间隙参数设置：在update_layout中同时添加bargap=0和bargroupgap=0，清除堆叠条形之间的所有间隙。
• 优化刻度位置：将tickvals调整为np.cumsum(widths) - widths/2，让刻度显示在每个条形的中间，提升图表的可读性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John