如何在matplotlib stackplot中正常显示负资产权重数值

Matplotlib原生stackplot的默认堆叠逻辑为严格按照传入的序列顺序，从固定基线开始逐次向上累加所有传入值，不会自动区分数值的正负方向：当传入序列中混有正、负权重时，负权重对应的数值会被前置的正向高值累积层覆盖在画布下层，视觉上就表现为负权重没有正常渲染，并非函数本身不支持绘制负数值。

核心思路是拆分正、负权重序列，分别沿着0轴做双向堆叠，绕开原生stackplot的全正向累加限制，同时完全保留stackplot对时间序列X轴的原生适配能力，不需要手动调整日期轴格式：

• 第一步：按权重正负拆分资产组
  遍历DataFrame的所有资产列，将平均权重为正的列归为正向资产组，平均权重为负的列归为负向资产组，分别计算两组的累积堆叠基线：
  1. 正向组：以0值为起点，逐列向上累加每一行的权重值，作为每个面积层的下边界
  2. 负向组：以0值为起点，逐列向下累加每一行的负权重值，作为每个面积层的上边界
• 第二步：用手动计算的边界逐次绘制面积层，和stackplot的视觉表现完全一致
  适配Python 3.8.3 + Matplotlib 3.3.2环境的可直接运行代码如下：

# 按资产平均权重拆分正负序列组
pos_cols = [col for col in w_minvar1nc.columns if w_minvar1nc[col].mean() > 0]
neg_cols = [col for col in w_minvar1nc.columns if w_minvar1nc[col].mean() < 0]

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, facecolor="#F0F0F0")

# 绘制正向堆叠层：从0轴开始向上累加
pos_baseline = pd.Series(0, index=w_minvar1nc.index)
for col in pos_cols:
    upper_edge = pos_baseline + w_minvar1nc[col]
    ax.fill_between(w_minvar1nc.index, pos_baseline, upper_edge, label=col)
    pos_baseline = upper_edge

# 绘制负向堆叠层：从0轴开始向下累加
neg_baseline = pd.Series(0, index=w_minvar1nc.index)
for col in neg_cols:
    lower_edge = neg_baseline + w_minvar1nc[col]
    ax.fill_between(w_minvar1nc.index, lower_edge, neg_baseline, label=col)
    neg_baseline = lower_edge

# 格式设置和原有逻辑完全兼容
ax.set_xlabel("Time")
ax.set_ylabel("Weight")
ax.axhline(y=0, color="black", linewidth=0.8) # 添加0值参考线区分上下堆叠
ax.set_ylim(bottom=-0.5, top=1.5)
ax.grid(which="major", color="grey", linestyle="--", linewidth=0.5)
ax.legend(loc="upper right")

# 保存逻辑和原有代码一致
fig.savefig(fname=(plotpath + "test.png"))
plt.clf()
plt.close()

• 该方案完全匹配日频时间序列的X轴自动格式适配，不会出现之前手动堆叠绘制柱状图时的日期轴显示错位、标签拥挤问题
• 所有负权重资产（如示例数据中的MOMTUM）会从0轴向下独立成层显示，不会被正向堆叠的资产层覆盖，最终每一层的高度和实际权重值完全对应
• 由于采用逐层计算边界的方式，在Matplotlib 3.3.2版本上不存在baseline参数的兼容问题，不需要升级依赖版本即可运行

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dominikmeyer95