在Matplotlib中分别对堆叠条形图进行排序

在Matplotlib中，可以使用bar函数绘制堆叠条形图。要对堆叠条形图进行排序，可以按照以下步骤进行操作：

导入必要的库和模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

创建数据集：

categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']  # 类别
values1 = [10, 15, 20, 25, 30]  # 第一组数据
values2 = [5, 10, 15, 20, 25]  # 第二组数据
values3 = [2, 4, 6, 8, 10]  # 第三组数据

计算每个类别的总和：

total_values = np.add(np.add(values1, values2), values3)

创建堆叠条形图：

fig, ax = plt.subplots()

# 绘制第一组数据
ax.bar(categories, values1, label='Group 1')

# 绘制第二组数据
ax.bar(categories, values2, bottom=values1, label='Group 2')

# 绘制第三组数据
ax.bar(categories, values3, bottom=np.add(values1, values2), label='Group 3')

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

这样就可以绘制出堆叠条形图。如果需要对堆叠条形图进行排序，可以按照以下步骤进行操作：

创建排序索引：

sort_index = np.argsort(total_values)

根据排序索引重新排列数据集：

sorted_categories = [categories[i] for i in sort_index]
sorted_values1 = [values1[i] for i in sort_index]
sorted_values2 = [values2[i] for i in sort_index]
sorted_values3 = [values3[i] for i in sort_index]

创建重新排序后的堆叠条形图：

fig, ax = plt.subplots()

# 绘制第一组数据
ax.bar(sorted_categories, sorted_values1, label='Group 1')

# 绘制第二组数据
ax.bar(sorted_categories, sorted_values2, bottom=sorted_values1, label='Group 2')

# 绘制第三组数据
ax.bar(sorted_categories, sorted_values3, bottom=np.add(sorted_values1, sorted_values2), label='Group 3')

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

通过以上步骤，就可以对堆叠条形图进行排序。在排序后的堆叠条形图中，类别将按照总和值的大小进行排序，从最小值到最大值。