Perzentile als horizontales Balkendiagramm #

Balkendiagramme sind nützlich, um Anzahlen oder zusammenfassende Statistiken mit Fehlerbalken zu visualisieren. Siehe auch das Gruppierte Balkendiagramm mit Beschriftungen oder das Beispiel für ein horizontales Balkendiagramm für einfachere Versionen dieser Funktionen.

Dieses Beispiel stammt aus einer Anwendung, in der Turnlehrer der Grundschule in der Lage sein wollten, Eltern zu zeigen, wie ihr Kind bei einer Handvoll Fitnesstests abschneidet, und vor allem im Vergleich zu anderen Kindern. Um den Plot-Code für Demozwecke zu extrahieren, werden wir nur einige Daten für den kleinen Johnny Doe zusammenstellen.

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()

Verweise

In diesem Beispiel wird die Verwendung der folgenden Funktionen, Methoden, Klassen und Module gezeigt:

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