هو انا ازي اقدر احل المشكله الموجود في الرسم البياني في الكود ده

مرحبًا،

يجب أن يكون استعمال bbox_to_anchor مناسب لحل مشكلتك، يمكننا وضعه في أول الرسم البياني بحيث يكون فوق الرسم.

جرب استعمال الكود التالي و أخبرني بالنتيجة:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Assuming 'data_train' is your DataFrame

# Set the overall figure size
plt.figure(figsize=(12, 11))

# Plot 1: age_at_hct vs gvhd_proph
plt.subplot(2, 2, 1)
sns.histplot(data=data_train, x='age_at_hct', hue='gvhd_proph', multiple='stack', palette='Blues')
plt.title("Stacked Histogram of Age at HCT and GVHD Prophylaxis")
plt.xlabel("Age at HCT")
plt.ylabel("Count")
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper left')  # Move legend outside

# Plot 1: age_at_hct vs tbi_status
plt.subplot(2, 2, 2)
sns.histplot(data=data_train, x='age_at_hct', hue='tbi_status', multiple='stack', palette='Blues')
plt.title("Stacked Histogram of Age at HCT and Tbi-Status")
plt.xlabel("Age at HCT")
plt.ylabel("Count")
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper left')  # Move legend outside

plt.tight_layout()
plt.show()

تحياتي.

بتاريخ 3 ساعة قال Kais Hasan:

مرحبًا،

يجب أن يكون استعمال bbox_to_anchor مناسب لحل مشكلتك، يمكننا وضعه في أول الرسم البياني بحيث يكون فوق الرسم.

جرب استعمال الكود التالي و أخبرني بالنتيجة:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Assuming 'data_train' is your DataFrame

# Set the overall figure size
plt.figure(figsize=(12, 11))

# Plot 1: age_at_hct vs gvhd_proph
plt.subplot(2, 2, 1)
sns.histplot(data=data_train, x='age_at_hct', hue='gvhd_proph', multiple='stack', palette='Blues')
plt.title("Stacked Histogram of Age at HCT and GVHD Prophylaxis")
plt.xlabel("Age at HCT")
plt.ylabel("Count")
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper left')  # Move legend outside

# Plot 1: age_at_hct vs tbi_status
plt.subplot(2, 2, 2)
sns.histplot(data=data_train, x='age_at_hct', hue='tbi_status', multiple='stack', palette='Blues')
plt.title("Stacked Histogram of Age at HCT and Tbi-Status")
plt.xlabel("Age at HCT")
plt.ylabel("Count")
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper left')  # Move legend outside

plt.tight_layout()
plt.show()

تحياتي.

هي  اختفيت مش موجود 

بتاريخ 13 دقائق مضت قال Ali Ahmed55:

هي  اختفيت مش موجود 

قمت بتجربة الكود لديك ولا يوجد مشكلة، أرجو تجربة التالي:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# توليد بيانات مؤقتة
np.random.seed(42)
data_train = pd.DataFrame({
    'age_at_hct': np.random.normal(50, 15, 500),
    'gvhd_proph': np.random.choice([0, 1], 500),
    'tbi_status': np.random.choice(['No', 'Yes'], 500)
})

plt.figure(figsize=(12, 11))

plt.subplot(2, 2, 1)

sns.histplot(data=data_train, x='age_at_hct', hue='gvhd_proph', multiple='stack', palette='Blues')
plt.title("Stacked Histogram of Age at HCT and GVHD Prophylaxis")
plt.xlabel("Age at HCT")
plt.ylabel("Count")

plt.subplot(2,2,2)

sns.histplot(data=data_train, x='age_at_hct', hue='tbi_status', multiple='stack', palette='Blues')
plt.title("Stacked Histogram of Age at HCT and Tbi-Status")
plt.xlabel("Age at HCT")
plt.ylabel("Count")

plt.tight_layout()
plt.show()

بتاريخ 14 ساعة قال Mustafa Suleiman:

قمت بتجربة الكود لديك ولا يوجد مشكلة، أرجو تجربة التالي:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# توليد بيانات مؤقتة
np.random.seed(42)
data_train = pd.DataFrame({
    'age_at_hct': np.random.normal(50, 15, 500),
    'gvhd_proph': np.random.choice([0, 1], 500),
    'tbi_status': np.random.choice(['No', 'Yes'], 500)
})

plt.figure(figsize=(12, 11))

plt.subplot(2, 2, 1)

sns.histplot(data=data_train, x='age_at_hct', hue='gvhd_proph', multiple='stack', palette='Blues')
plt.title("Stacked Histogram of Age at HCT and GVHD Prophylaxis")
plt.xlabel("Age at HCT")
plt.ylabel("Count")

plt.subplot(2,2,2)

sns.histplot(data=data_train, x='age_at_hct', hue='tbi_status', multiple='stack', palette='Blues')
plt.title("Stacked Histogram of Age at HCT and Tbi-Status")
plt.xlabel("Age at HCT")
plt.ylabel("Count")

plt.tight_layout()
plt.show()

 

ايوه يا أ.مصطفي بس الرسم البياني مش واضح فين العمود الgvhd_proph  و عمود الTbi ال في القيمه البتواضح الرسم البياني ؟

بتاريخ 55 دقائق مضت قال Ali Ahmed55:

ايوه يا أ.مصطفي بس الرسم البياني مش واضح فين العمود الgvhd_proph  و عمود الTbi ال في القيمه البتواضح الرسم البياني ؟

لقد حللت مشكلتك. كان هناك مشكلة في ترك فراغ حتى يمكن رسم ال legends فيه باستعمال الطريقة السابقة.

لكن إبقاء المخططين بجانب  بعضهما سيجعل المخططات متداخلة، لذلك قمت ببعض التنسيق بحيث تظهر المخططات بشكل أفضل:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib.patches import Patch

data_train = pd.read_csv('train.csv')

# Create figure with 2 vertical subplots (2 rows, 1 column)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 14))  # Increased height for vertical spacing

# -----------------------------------------------------------------
# Plot 1: Top plot (age_at_hct vs gvhd_proph)
# -----------------------------------------------------------------
hue_categories_1 = data_train['gvhd_proph'].unique()
palette_1 = sns.color_palette("Blues", n_colors=len(hue_categories_1))

sns.histplot(
    data=data_train,
    x='age_at_hct',
    hue='gvhd_proph',
    multiple='stack',
    palette=palette_1,
    ax=axes[0],
    legend=False
)
axes[0].set_title("Stacked Histogram of Age at HCT and GVHD Prophylaxis", pad=20)
axes[0].set_xlabel("Age at HCT")
axes[0].set_ylabel("Count")

# Legend for top plot (right side)
legend_patches_1 = [Patch(color=color, label=label) for color, label in zip(palette_1, hue_categories_1)]
axes[0].legend(
    handles=legend_patches_1,
    bbox_to_anchor=(1.05, 1),  # Right side
    loc='upper left',
    title='GVHD Prophylaxis'
)

# -----------------------------------------------------------------
# Plot 2: Bottom plot (age_at_hct vs tbi_status)
# -----------------------------------------------------------------
hue_categories_2 = data_train['tbi_status'].unique()
palette_2 = sns.color_palette("Blues", n_colors=len(hue_categories_2))

sns.histplot(
    data=data_train,
    x='age_at_hct',
    hue='tbi_status',
    multiple='stack',
    palette=palette_2,
    ax=axes[1],
    legend=False
)
axes[1].set_title("Stacked Histogram of Age at HCT and Tbi-Status", pad=20)
axes[1].set_xlabel("Age at HCT")
axes[1].set_ylabel("Count")

# Legend for bottom plot (right side)
legend_patches_2 = [Patch(color=color, label=label) for color, label in zip(palette_2, hue_categories_2)]
axes[1].legend(
    handles=legend_patches_2,
    bbox_to_anchor=(1.05, 1),  # Right side
    loc='upper left',
    title='TBI Status'
)

# -----------------------------------------------------------------
# Final layout adjustments
# -----------------------------------------------------------------
plt.tight_layout()
plt.subplots_adjust(
    hspace=0.3,  # Space between subplots
    right=0.85    # Make space for legends on the right
)

plt.show()

تحياتي.

بتاريخ 5 دقائق مضت قال Kais Hasan:

لقد حللت مشكلتك. كان هناك مشكلة في ترك فراغ حتى يمكن رسم ال legends فيه باستعمال الطريقة السابقة.

لكن إبقاء المخططين بجانب  بعضهما سيجعل المخططات متداخلة، لذلك قمت ببعض التنسيق بحيث تظهر المخططات بشكل أفضل:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib.patches import Patch

data_train = pd.read_csv('train.csv')

# Create figure with 2 vertical subplots (2 rows, 1 column)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 14))  # Increased height for vertical spacing

# -----------------------------------------------------------------
# Plot 1: Top plot (age_at_hct vs gvhd_proph)
# -----------------------------------------------------------------
hue_categories_1 = data_train['gvhd_proph'].unique()
palette_1 = sns.color_palette("Blues", n_colors=len(hue_categories_1))

sns.histplot(
    data=data_train,
    x='age_at_hct',
    hue='gvhd_proph',
    multiple='stack',
    palette=palette_1,
    ax=axes[0],
    legend=False
)
axes[0].set_title("Stacked Histogram of Age at HCT and GVHD Prophylaxis", pad=20)
axes[0].set_xlabel("Age at HCT")
axes[0].set_ylabel("Count")

# Legend for top plot (right side)
legend_patches_1 = [Patch(color=color, label=label) for color, label in zip(palette_1, hue_categories_1)]
axes[0].legend(
    handles=legend_patches_1,
    bbox_to_anchor=(1.05, 1),  # Right side
    loc='upper left',
    title='GVHD Prophylaxis'
)

# -----------------------------------------------------------------
# Plot 2: Bottom plot (age_at_hct vs tbi_status)
# -----------------------------------------------------------------
hue_categories_2 = data_train['tbi_status'].unique()
palette_2 = sns.color_palette("Blues", n_colors=len(hue_categories_2))

sns.histplot(
    data=data_train,
    x='age_at_hct',
    hue='tbi_status',
    multiple='stack',
    palette=palette_2,
    ax=axes[1],
    legend=False
)
axes[1].set_title("Stacked Histogram of Age at HCT and Tbi-Status", pad=20)
axes[1].set_xlabel("Age at HCT")
axes[1].set_ylabel("Count")

# Legend for bottom plot (right side)
legend_patches_2 = [Patch(color=color, label=label) for color, label in zip(palette_2, hue_categories_2)]
axes[1].legend(
    handles=legend_patches_2,
    bbox_to_anchor=(1.05, 1),  # Right side
    loc='upper left',
    title='TBI Status'
)

# -----------------------------------------------------------------
# Final layout adjustments
# -----------------------------------------------------------------
plt.tight_layout()
plt.subplots_adjust(
    hspace=0.3,  # Space between subplots
    right=0.85    # Make space for legends on the right
)

plt.show()

تحياتي.

بسم الله ما شاء الله 

الف شكراااا جدا جدا  لحضرتكم

جزاكم الله كل خير