堆叠柱状图(Stacked Bar Chart) 堆叠柱状图(Stacked Bar Chart)是一种数据可视化图表,它通过将不同类别的数据值叠加在一起,形成多个堆叠的柱状图,来展示不同类别之间的比较和它们各自的总量。每个柱子代表一个总量,而柱子的不同颜色部分代表构成这个总量的各个部分的值。这种图表非常适合展示各个部分对整体的贡献以及
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。
bar_width = 0.35#设置柱状图的宽度x = df.index#设置x轴的位置 绘制堆叠柱状图 使用matplotlib 库的 subplots 函数创建图形对象,并使用 bar 函数绘制堆叠柱状图,具体代码如下: fig, ax =plt.subplots() rects1= ax.bar(x, df['销售数量'], bar_width, label='销售数量') rects2= ax.bar(x, df['销售...
plt.xlabel('Categories') 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。
Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库,提供了各种绘图功能,其中包括绘制柱状图,通过matplotlib的方式画图并不具备商业性,即并不是足够美观,通常用于学术论文,同时也是一款极适合新手入门的第三方数据可视化库。 bar是 Matplotlib 库中用于绘制条形图的函数之一。条形图是一种用于比较不同类别数据之间差异的常见可视化方式...
现在我们已经准备好数据,可以开始绘制堆叠柱状图了。下面的代码展示了如何使用matplotlib库绘制堆叠柱状图。 # 设置图表的大小和标题fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))ax.set_title('Stacked Bar Chart')# 设置堆叠柱状图的位置和宽度bar_width=0.5bar_positions=range(len(categories))# 绘制每个变量的柱状图fori...
ax.set_ylabel('Quantity')ax.set_title('Stacked Bar Chart')ax.set_xticks(years)ax.legend() 1. 2. 3. 4. 最后,我们可以显示图形: plt.show() 1. 完整的代码如下所示: importmatplotlib.pyplotasplt data=[[15,18,20,22,25],[10,12,14,16,18],[8,10,12,14,16]]fig,ax=plt.subplots()...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_stacked_bar(data, series_labels, category_labels=None, show_values=False, value_format="{}", y_label=None, colors=None, grid=True, reverse=False): """Plots a stacked bar chart with the data and labels provided. Keyword argumen...
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 会自动记住当前的图像和绘图区域,因此这些函数会直接作用在当前的图像上。
你可以从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib下载安装matplotlib。 这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行。什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了: importmatplotlib.pyplot as plt plt.bar(left=0,height=1) ...