随着数据可视化的需求日益增长，堆叠图（Stacked Chart）逐渐成为数据可视化领域中常见的一种图表形式。和其它多系列图表一样，堆叠图同样需要将数据进行预处理以满足绘制要求。本文将介绍如何利用处理好的字典数据绘制堆叠图。

首先，我们需要了解堆叠图绘制所需的数据格式。堆叠图通常用于比较组成部分之间的大小关系，因此在绘制堆叠图时需要将不同的数据进行堆叠。一般来说，堆叠图需要一个x轴，用于表示时间或者其他类别标准，并且每个x轴标签都需要对应多个y轴的值，每个y轴的值对应各自的一个条目。在这里我们可以使用Python中的pandas库来处理数据。例如，下面是一个包含时间序列以及三个数据列的数据框：

在这个数据框中，我们有一个日期列以及三个与之对应的数值列。现在，我们需要将这些数据进行堆叠以生成可视化图表。

接下来，我们需要使用Matplotlib库来绘制堆叠图。Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它可以轻易地将各种形状、大小、样式的图表呈现出来。我们需要使用以下代码来实现此功能：

这个代码片段创建了Matplotlib的Figure和Axes对象，并用stackplot方法来绘制堆叠图。其中“date”列对应X轴，其他三个列对应Y轴，这里我们使用了ax.stackplot方法，该方法会自动将数据列进行堆叠，并在堆叠过程中自动着色区分。最后，我们使用plt.show()方法显示图形。

通过以上步骤，我们便可以处理好字典数据并绘制出堆叠图了。当然，堆叠图的样式根据不同的需求也有所不同，例如我们可以添加标题、横轴标签、图例等元素。此外，我们还可以使用其他Python可视化库如Seaborn、Plotly等来绘制堆叠图。

综上所述，通过Python中的pandas库和Matplotlib库，我们可以方便地将处理好的字典数据用于堆叠图的绘制。当然，在实际使用中可能会遇到更为复杂的数据格式和需求，这需要我们根据具体情况进行适当的调整。学习和运用数据可视化技能，有助于更好地理解和分析数据，从而提高数据分析的效率和准确性。