使用Python中的Matplotlib库可以轻松绘制堆叠图。首先,确保安装了Matplotlib库。然后,使用plt.stackplot()函数,传入x轴的值和多个y轴的数据系列,最后调用plt.show()来显示图表。 可以使用哪些数据格式来绘制堆叠图? 堆叠图可以接受多种格式的数据,例如列表、NumPy数组或者Pandas数据框。确保每个数据系列的长度一致,且x轴...
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#...
matplotlib.pyplot.eventplot(positions, orientation='horizontal', lineoffsets=1, linelengths=0.5, linewidths=None, colors=None, linestyles='solid', *, data=None, **kwargs) lineoffsets:可选参数,指的是事件线的偏移量。可以是单个值或者与positions长度一致的数组。 import matplotlib.pyplot as plt im...
例如,使用stackplot()函数绘制由3条折线及下方填充区域堆叠的堆积面积图,代码如下。 importmatplotlib.pyplotaspyplotimportnumpyasnp x=np.arange(6)y1=np.array([1,4,3,5,6,7])y2=np.array([1,3,4,2,7,6])y3=np.array([3,4,3,6,5,5])# 绘制堆积面积图plt.stackplot(x,y1,y2,y3)plt.sho...
1.用函数stackplot()绘制堆积折线图 堆积折线图是通过绘制不同数据集的折线图而生成的。堆积折线图是按照垂直方向上彼此堆叠且不相互覆盖的排列顺序,绘制若干条折线图而形成的组合图形。 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...
使用matplotlib中的stackplot()函数可以快速绘制堆积图,stackplot()函数的语法格式如下所示 stackplot(x, y, labels=(), baseling='zero', data=None, *args, **kwargs) 该函数常用参数的含义如下 x:表示x轴的数据,可以是一维数组。 y:表示y轴的数据,可以是二维数组或一维数组序列。
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='#F4B833')plt.title('面积图',fontsize...
Matplotlib使用前需要用pip指令安装下。 折线图 import matplotlib.pylot as plt 导入matplotlib中的子库pylot,并重命名为plt。 根据listx和listy两个列表,绘制折线。 语法:plot(列表x,列表y) 自定义样式之颜色color 自定义样式之线条外观linestyle solid:实线 ...
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"] ...
matplotlib需要通过cmd安装一下。具体可以看其他的教程。 引用方式:import matplotlib.pyplot 一般习惯上写成:import matplotlib.pyplot as plt plt.show():把这张图呈现出来 plt.plot(X,Y):折线统计图 函数里面的label选项:线的标签 plot里面的linewidth选项:线的宽度 ...