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。 展示子类别分布:通过堆...
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...
柱状图(bar chart): 用长方形(柱子)的长度表示数值的统计图表,又称为条形图。柱状图常用来对比两个以上的数值,适用于较小的数据集。 Matplotlib创建柱状图的接口:bar(x, height, width, bottom, align, color) x: 柱子的x轴坐标 height: 柱子高度,y轴坐标 width: 柱子宽度,默认0.8 bottom: 柱子底部的y轴坐标...
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', ...
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 ...
importmatplotlib.pyplotasplt categories=['A','B','C','D']values=[25,40,30,55]plt.figure(figsize=(10,6))plt.bar(categories,values)plt.title('Basic Bar Chart - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt.show() ...
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() ...
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...
This parameter will set the bottom value (bottom line) of the bar. In the following post #13, you can see how to turn this graph into a stacked percent barplot easily. # libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc import pandas as pd # y-...