第一步:安装必要的库 在使用堆叠图之前,我们需要安装一个数据可视化库Matplotlib。可以通过以下命令在终端中安装: pipinstallmatplotlib 1. 第二步:导入所需库 我们需要在代码文件中导入Matplotlib库。我们还需要NumPy库来处理数据。以下是导入代码: importnumpyasnp# 导入NumPy库用于数组处理importmatplotlib.pyplotasplt#...
frommatplotlibimportpyplotasplt# 使用fivethirtyeight这个超漂亮的风格plt.style.use("fivethirtyeight")# 初始化横坐标的所有值(这里表示为时间的变化)minutes=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]# 初始化所有不同数据集纵坐标表示的值(可以表示团队个人一天工作时间的分配)player1=[8,6,5,5,4,2,1,1,0]player2=[0...
按照这个思路可以将一条折线图拆分成多条折线图,直观的发现各个折线图的趋势,但遗憾的是不能得知总量的趋势。为了解决这个问题,我们可以借助matplotlib中的stackplot函数绘制面积图来直观表达分组趋势和总量趋势。 stackplot函数语法及参数含义 stackplot(x,*args,**kargs) x指定面积图的x轴数据 *args为可变参数,可以...
格式如:plt.stackplot(x,y,colors = xx) importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineplt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseplt.subplot(1,1,1)x=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([123,345,178,98,223])plt.stackplot(x,y,colors=...
代码如下: # 面积(堆积折线图):stackplot import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS'] # 生成数据 x = np.linspace(0, 20, 20) y1 = np.random.randint(50, 100, 20)
stackplot:面积图 subplot:子图布局 GridSpec:网格布局 matplotlib matplotlib 是一个基于 Python 的 2D 绘图库,其可以在跨平台的在各种硬拷贝格式和交互式环境中绘制出高图形。Matplotlib 能够创建多数类型的图表,如条形图,散点图,条形图,饼图,堆叠图,3D 图和地图图表。
import matplotlib.pyplot as pltdata = {'apple': 10, 'orange': 15, 'lemon': 5, 'lime': 20}names = list(data.keys())values = list(data.values())fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3), sharey=True)axs[].bar(names, values)axs[1].scatter(names, values)axs[2].plot(...
1、函数stackplot() —— 绘制堆积折线图 代码示例: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x = np.arange(0,5,1) y = [0,4,3,5,6] y1 = [1,3,4,2,7] y2 = [3,4,1,6,5] labels = ["Blue","Brown","Green"] colors = ["#8da0cb","#fc8d62","#66c2a5"] ...
可以使用stackplot()绘制面积图。参考资料 https://github.com/matplotlib/matplotlib 《从0到1Python快速上手》看得出，Matplotlib使用简单，功能强大，的确是数据分析的利器，下次如果需要处理数据，一定要想起它哦！好了，我们今天就学到这里吧！如果遇到什么问题，咱们多多交流，共同解决。我是猫妹，咱们下次见！
Matplotlib：基于对象的思维构建的视觉符号。每一个Axes（坐标轴）对象包含一个或者多个Axis(轴)对象，...