Centiles sous forme de graphique à barres horizontales #

Les graphiques à barres sont utiles pour visualiser les décomptes ou les statistiques récapitulatives avec des barres d'erreur. Consultez également le graphique à barres groupées avec des étiquettes ou l' exemple de graphique à barres horizontales pour des versions plus simples de ces fonctionnalités.

Cet exemple provient d'une application dans laquelle les professeurs de gym d'une école primaire voulaient pouvoir montrer aux parents comment leur enfant s'en sortait à travers une poignée de tests de condition physique, et surtout, par rapport à la façon dont les autres enfants s'en sortaient. Pour extraire le code de traçage à des fins de démonstration, nous allons simplement créer des données pour le petit Johnny Doe.

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()

Références

L'utilisation des fonctions, méthodes, classes et modules suivants est illustrée dans cet exemple :

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