堆叠条形图(Stacked Bar Chart)是一种用于展示多个类别数据之间关系的图表类型。在堆叠条形图中,每个条形被分为多个部分,每个部分代表一个子类别的数据。堆叠条形图可以直观地展示数据的总和以及各个子类别的分布情况。 相关优势 直观展示数据总和:堆叠条形图可以清晰地展示每个类别的总和。
rects1= ax.bar(x, df['销售数量'], bar_width, label='销售数量') rects2= ax.bar(x, df['销售数量2'], bar_width, bottom=df['销售数量'], label='销售数量2')#添加标签和标题ax.set_xlabel('店铺名称') ax.set_ylabel('销售数量') ax.set_title('Stacked Bar Chart') ax.set_xticks(x...
ax.set_title('Stacked Chart') ax.set_xlabel('Categories') ax.set_ylabel('Variables') # 调整图表布局,防止注释遮挡图表内容 plt.tight_layout() # 展示图表 plt.show() Step9:柱状堆叠图效果 Step10:水平柱状图(Horizontal Bar) import matplotlib.pyplot as plt # 数据 categories = ['A', 'B', ...
importmatplotlib.pyplotasplt categories=['Category A','Category B','Category C','Category D']values=[4,7,2,5]plt.figure(figsize=(10,6))plt.barh(categories,values)plt.title('Simple Horizontal Bar Chart - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Values')plt.ylabel('Categories')plt.show() Python...
plt.ylabel('Values') plt.title('Stacked Bar Chart') # 显示图形 plt.show() 在这个例子中,我们首先创建了四个类别和对应的值。然后,我们使用bar函数绘制了堆积柱状图,其中bottom参数指定了每个柱子的底部的值。最后,我们设置了x轴标签、y轴标签和标题,并使用show函数显示了整个图形。相关...
在matplotlib中,可以使用bar函数来构建堆叠条形图。堆叠条形图是一种显示多个类别数据的图表,每个类别的数据由多个子类别组成,子类别的值叠加在一起形成整个类别的条形。 以下是构建堆叠条形图的简单方法: 导入matplotlib库: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt ...
python matplotlib bar-chart stacked-chart 我试图制作一个堆叠的条形图,显示一些类别。然而,当前的数据框架似乎很难将类别堆叠在一起。此外,有些年份不算在内,这应该被删除。任何关于如何制作如下图所示内容的想法。非常感谢您的时间。 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np ...
ax.cla()ax.bar(labels,women_means,width,yerr=women_std,bottom=men_means,label='女') 和预想还是有差别。 好了,休息休息。为什么G1没有悬浮,是课后思考题。 参考: Stacked bar chart matplotlib.axes.Axes.bar Statistics: Error (Chpt. 5) - SLU ...
Matplotlib是Python的绘图库,其中的pyplot包封装了很多画图的函数。 Matplotlib.pyplot 包含一系列类似 MATLAB 中绘图函数的相关函数。每个 Matplotlib.pyplot 中的函数会对当前的图像进行一些修改,例如:产生新的图像,在图像中产生新的绘图区域,在绘图区域中画线,给绘图加上标记,等等…… Matplotlib.pyplot 会自动记住当前...
matplotlib之pyplot 学习示例 现在通过numpy和matplotlib.pyplot 在Python上实现科学计算和绘图,而且和matlab极为相像(效率差点,关键是方便简单) 这里有大量plots代码例子。 1. 最简单的绘图实例 这是一个非常基本的带文字标签的plot(): import matplotlib.pyplot as plt...