以下の記事で、化学メーカーの貸借対照表と損益計算書をグラフにしましたが、この二つをいい感じに一つのグラフにまとめられないかという試行錯誤をしてました。
上側にP/Lを、下側にBSをグラフにしてみました。資産に対する売り上げ規模が分かるようになりました。
ただこれだと縦軸に差がありすぎて右側に行くほど詳細があまりにも見ずらいので、総資産を100％として、P/Lもそれに対する比率で換算してみました。このグラフから手持ちの資産に対して売り上げや利益を生む効率を読み取るのがいいのかと思いました。
ただこれ一つ問題があって、住友化学の赤字が表現できていないという問題があります。何かいいアイデアないですかね。
コードはバランスシートの時のものをちょこっと修正しただけなので、よろしければこちらの記事もご覧ください。
一つのグラフに複数のデータを描画したとき、凡例(legend)の表示をデータごとに分けたくなった。
get_legend_landles_labels()という関数が用意されていて、handleとlabelを取得できる。ちなみにhandleとlabelというのはこれ。
hans, labs = ax1.get_legend_handles_labels()
このhans、labsの中にそれぞれのデータの凡例情報がリストで格納されているので、対応するデータを指定すると一部だけを凡例にすることが出来る。
ax1.legend(handles=hans[:1], labels=labs[:1],loc='upper right')#y1の凡例
ax1.legend(handles=hans[1:], labels=labs[1:],loc='upper left')#y2の凡例
最後に両方表示する時にはちょっと工夫が必要で、凡例は最後に指定したものでうわあ期されてしまうので、y1とy2の凡例をl1,l2として、最後にl1を追加し直す、という操作が必要だった。
l1 = ax1.legend(handles=hans[:1], labels=labs[:1],loc='upper right')#y1の凡例をl1に l2 = ax1.legend(handles=hans[1:], labels=labs[1:],loc='upper left')#y2の凡例をl2に ax1.add_artist(l1)#凡例は最後に指定したものだけが表示されるので、l1を改めて追加
これを全部まとめるとこうなりました。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt y1 = np.array([1, 2, 3, 4]) y2 = np.array([4, 3, 2, 1]) fig = plt.figure(figsize=(3, 3), facecolor="white") ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot(y1,y1, label="y1") ax1.plot(y1,y2, label="y2") hans, labs = ax1.get_legend_handles_labels()#凡例のデータを取得する。 l1 = ax1.legend(handles=hans[:1], labels=labs[:1],loc='upper right')#y1の凡例をl1に l2 = ax1.legend(handles=hans[1:], labels=labs[1:],loc='upper left')#y2の凡例をl2に ax1.add_artist(l1)#凡例は最後に指定したものだけが表示されるので、l1を改めて追加 plt.show()
グラフの凡例(legend)を表示すると、大体マーカー・ハンドルが左、ラベルが右という配置になる。これを入れ替えたくなった。
調べてみるとmarkerfirstという引数があり、これをFalseにすると左右が逆転する。
なるほど確かに逆転した。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt y = np.array([1, 2, 3, 4]) fig = plt.figure(figsize=(3, 3), facecolor="white") ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.bar(y, y, label="y") #凡例の挿入 ax1.legend(markerfirst=False)#markerfirstをFlaseにすると、文字が先になる。 plt.show()
ちなみに凡例の中のオブジェクトの名前はhandle（線)、marker（点）、label（文字）だそうです。何か調べものする際にはご活用ください。
https://stackoverflow.com/questions/50916067/how-to-modify-matplotlib-legend
企業の財務状況と言えばバランスシート。これを何とかしてpythonで描けないかと色々頑張ってみた。
色々頑張った甲斐あって、かなりpythonっぽくないグラフが出来たのではないかと思う。コードはいつにも増して長くなってしまったので必要なところだけ抜き出してご参考ください。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import japanize_matplotlib import matplotlib.patheffects as patheffects ##データ labels = ['A社', 'B社']#x軸のラベル data_labels_l = ['現金預金', '売上債権', '棚卸資産', 'その他流動資産', '有形固定資産', '無形固定資産', 'その他固定資産'] data_labels_r = ['買入債務', 'その他流動負債', '固定負債', '自己資本', 'その他純資産'] df_l = pd.DataFrame(columns=data_labels_l)#バランスシート左側（運用サイド） df_l.loc['A'] = [280, 810 ,800, 250, 1900, 1180, 520] df_l.loc['B'] = [260, 530 ,740, 220, 820, 670, 900] df_l['合計'] = df_l.sum(axis=1) df_r = pd.DataFrame(columns=data_labels_r)#バランスシート右側（調達サイド） df_r.loc['A'] = [470, 1180, 2120, 1560, 410] df_r.loc['B'] = [300, 970, 1400, 1170, 300] df_r['合計'] = df_r.sum(axis=1) ##グラフ設定 fig_x = 6#グラフサイズ（ｘ） fig_y = 9#グラフサイズ（y） fig = plt.figure(figsize=(fig_x,fig_y), facecolor="white")#グラフの作成 ax1 = fig.add_subplot(111)#subplotの作成 plt.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'#フォント指定 ##縦棒グラフの設定 bar_w = 0.4 #棒グラフの太さ bar_color_l = ["#22aa00", "#55cc44", "#aaee33", "#ddffcc", "#ffffaa", "#eebb00", "#ffff00"]#左側の色設定（翠・黄色） bar_color_r = ["#dd3333", "#dd6666", "#ddaaaa", "#0077bb", "#226688"]#右側の色設定（赤・青） bar_edge = "#777777"#各グラフの外枠 bar_label = "#000000"#データラベルの色 text_s = 12#データラベルのサイズ ind = np.arange(len(labels)) #要素の数 ##棒グラフの描画 #左側 top_l = df_l['合計']#棒グラフの上側を設定 for index, column in enumerate(data_labels_l): bottom_l = top_l - df_l[column]#棒グラフの下側を設定 #棒グラフの描画 ax1.bar(ind - bar_w/2,#x座標。左に少しずらす top_l-bottom_l,#棒グラフ上側のy座標 bottom=bottom_l,#棒グラフ下側のy座標 width=bar_w, #棒グラフの太さ label=column,#データラベル color=bar_color_l[index],#棒グラフの色 edgecolor=bar_edge)#縦棒グラフ #データラベル for m in np.arange(len(bottom_l)): ax1.text(ind[m]- bar_w/2,#x座標 (bottom_l[m]+top_l[m])/2,#y座標 column,#テキスト ha='center', va='center',#水平・垂直の中心位置 color=bar_label,#文字色 fontsize=text_s,#文字サイズ path_effects=[patheffects.withStroke(linewidth=4, foreground='white', capstyle="round")]#文字外周を白色に ) top_l = top_l - df_l[column]#棒グラフ上側のy座標を更新 #右側（左側とほぼ同様） top_r = df_r['合計'] for index, column in enumerate(data_labels_r): bottom_r = top_r - df_r[column] ax1.bar(ind + bar_w/2, top_r-bottom_r, bottom=bottom_r, width=bar_w, label=column, color=bar_color_r[index],edgecolor=bar_edge)#縦棒グラフ for m in np.arange(len(bottom_r)): ax1.text(ind[m]+ bar_w/2, (bottom_r[m]+top_r[m])/2, column, ha='center', va='center', color=bar_label, fontsize=text_s, path_effects=[patheffects.withStroke(linewidth=4, foreground='white', capstyle="round")]) top_r = top_r - df_r[column] ##x軸 xlabel_s = 15#文字サイズ xlabel_c = "#444444"#文字色 ax1.tick_params(axis='x', which='both', bottom=False, top=False)#xticksの目盛を消す ax1.set_xticks(ind)#x軸の補助目盛設定 ax1.set_xticklabels(labels, fontsize=xlabel_s, color=xlabel_c)#x軸のラベルの設定 ##y軸 y_ticks = [0,1000,2000,3000,4000,5000]#y軸の補助目盛 ylabel_s = 15#文字サイズ ylabel_c = "#444444"#文字色 yticks_c = "#777777"#補助目盛色 ax1.set_yticks(y_ticks, color=yticks_c)#y軸の補助目盛設定 ax1.set_yticklabels(y_ticks, fontsize=ylabel_s, color=ylabel_c)#y軸のラベル設定 ax1.grid(axis="y")#補助目盛あり ax1.tick_params(axis='both', which='both', bottom=False, top=False, left=False, right=False)#yticksの目盛を消す ##枠線を消す spine_w = 1 spine_c = "#444444" ax1.spines['top'].set_linewidth(0) ax1.spines['bottom'].set_linewidth(spine_w)#bottomだけは線を引く ax1.spines['bottom'].set_color(spine_c)#bottomだけは線を引く ax1.spines['left'].set_linewidth(0) ax1.spines['right'].set_linewidth(0) ##単位 fig.text(0.02, 0.83, '(億円)', ha='left', va='center', color=ylabel_c , fontsize= text_s) ##軸を背面に移動 ax1.set_axisbelow(True) plt.show()
[blog:g:11696248318754550880:banner][blog:g:11696248318755499803:banner]
