6)# 1到5的数组# 各类别的数据y1=np.array([1,2,3,4,5])# 类别1y2=np.array([2,3,4,5,6])# 类别2y3=np.array([3,4,5,6,7])# 类别3# 将数据合并为堆叠图的形状y=np.array([y1,y2,y3])# 创建堆叠图plt.stackplot(x,y,labels=['类别1','类别2'...
1.用函数stackplot()绘制堆积折线图 2.用函数broken_brah()绘制间断条形图 3.用函数step()绘制阶梯图 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 m...
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...
'''plt.legend(loc=(0.07,0.05))plt.title("First Stack Plot")# 美化输出plt.tight_layout()plt.show()# Colors:# Blue = #008fd5# Red = #fc4f30# Yellow = #e5ae37# Green = #6d904f 运行结果:
绘制简单的高斯混合堆叠图ax2.stackplot(x,ys,baseline='zero',alpha=0.6)ax2.set_title('高斯混合(zero)')# 以零为对称点,绘制高斯混合堆叠图# ax3.stackplot(x, ys, baseline='sym',alpha=0.6)# ax3.set_title('高斯混合(sym)')# 以最小斜率平方和为基线,绘制高斯混合堆叠图# ax4.stackplot(x, ...
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。
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"] ...
plt.title('Stack Plots') plt.show() 运行结果如下: plt.legend()是显示左下角的标签。而语句plt.stackplot()函数中的sleeping,eating,working,studing,playing是一维数组序列,即stackplot(x,y……)中的y值,是一系列一维数据。 很明显,通过上述饼图与堆叠图的对比,它们的区别:饼图只能展示一段时间里,某个...
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)