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随...
柱状图是可视化数据的常见方式,其中柱状堆叠图(Stacked Bar Chart)可以让我们更加直观地比较不同类别的数值,同时也能明确各部分之间的组成关系。本文将以 Python 为例,介绍如何绘制柱状堆叠图,并附带代码示例。 1. 数据准备 在绘制柱状堆叠图之前,我们首先需要准备数据。我们可以使用 pandas 数据框架来存储和操作我们...
堆积柱形图(Stacked Bar Chart)是一种常用的数据可视化方式,用于显示不同类别之间的比较。它特别适合用于展示多组数据的总量,以及它们在不同分类下的构成。本文将带您深入了解堆积柱形图的绘制,并通过Python代码示例加以说明。 什么是堆积柱形图? 堆积柱形图由若干垂直的柱子构成,每根柱子代表一个总体数据,而柱子内部...
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。
有时候想在同一根柱子上显示两个不同的数值,即所谓堆积柱状图(stacked bar chart)。 假设一个场景,有6家门店,每家门店都销售三种产品,用堆积柱状图显示每家门店三种产品的销量。 shops=["A","B","C","D","E","F"]sales_product_1=[100,85,56,42,72,15]sales_product_2=[50,120,65,85,25,55]...
stacked = StackedBarChart.stacked_bar_chart(canvas=canvas.canvas, df=df, title="Stacked", colors=colors, height=chart_height, width=int(width /6), x_pos=int(height /3/2*5.5), y_pos=int(width /5) /2, number_of_bars=25)
ax.set_title('Stacked Bar Chart') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(df['店铺名称']) ax.legend()#在每个柱子上方显示数据标签forrectinrects1: height=rect.get_height() ax.annotate(f'{height}', xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height), xytext=(0, 3), ...
stacked = StackedBarChart.stacked_bar_chart(canvas=canvas.canvas, df=df, title="Stacked", colors=colors, height=chart_height, width=int(width / 6), x_pos=int(height / 3 / 2 * 5.5), y_pos=int(width / 5) / 2, number_of_bars=25) ...
3、堆叠图表StackedBar 1importpygal23bar_chart =pygal.StackedBar()4bar_chart.add('Fibonacci', [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55])5bar_chart.add('Padovan', [1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 7, 9, 12])6bar_chart.render_to_file("StackedBar.svg") ...
label='Data 1') plt.bar(categories, data2, bottom=data1, label='Data 2') plt.bar(categories, data3, bottom=np.array(data1)+np.array(data2), label='Data 3') # 添加图例和标签 plt.legend() plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Value') plt.title('Stacked Bar Chart') # 显示图像 ...