Python中Matplotlib绘制堆叠条形图（stacked bar）步骤详细介绍 代码示例 |
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Python中Matplotlib绘制堆叠条形图（stacked bar）步骤详细介绍 代码示例
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绘制堆叠条形图是数据可视化中的一种常见方法，用于比较不同组别中的类别数据，并同时展示每个组别内部的分布。在Python中，可以使用matplotlib库来创建堆叠条形图。在本文中，将详细解释如何使用matplotlib来绘制堆叠条形图，包括数据准备、条形位置的计算、图表的绘制。 首先，确保已经安装了matplotlib库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装： pip install matplotlib接下来，导入所需的库： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2 准备数据为了创建堆叠条形图，需要有多个类别的数据，并且每个类别内有不同的组别。以下是一个简单的例子： # 数据 categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C'] bar_width = 0.8 # 条形宽度 data_group1 = [10, 15, 20] data_group2 = [8, 12, 15] data_group3 = [5, 10, 12] 3 计算条形位置使用numpy库中的arange函数来计算每个类别内的条形位置： # 计算条形的位置 bar_positions = np.arange(len(categories)) 4 绘制堆叠条形图使用plt.bar()函数绘制堆叠条形图。确保设置bottom参数来堆叠条形，这样每个组别的条形将会堆叠在前一个组别的条形之上。 # 绘制堆叠条形图 plt.bar(bar_positions, data_group1, width=bar_width, label='Group 1') plt.bar(bar_positions, data_group2, width=bar_width, label='Group 2', bottom=data_group1) plt.bar(bar_positions, data_group3, width=bar_width, label='Group 3', bottom=np.array(data_group1) + np.array(data_group2)) 5 添加标签和标题添加一些标签和标题，以提高图表的可读性： # 添加标签和标题 plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') plt.title('Stacked Bar Chart') 6 定制化图表可以根据需要进行定制化，比如添加图例、调整坐标轴范围、设置颜色等： # 添加图例 plt.legend() # 设置x轴刻度和标签 plt.xticks(bar_positions, categories) 7 显示图形最后一步是显示图形： # 显示图形 plt.show() 完整代码将以上步骤整合在一起，得到一个完整的堆叠条形图绘制代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据 categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C'] bar_width = 0.8 # 条形宽度 data_group1 = [10, 15, 20] data_group2 = [8, 12, 15] data_group3 = [5, 10, 12] # 计算条形的位置 bar_positions = np.arange(len(categories)) # 绘制堆叠条形图 plt.bar(bar_positions, data_group1, width=bar_width, label='Group 1') plt.bar(bar_positions, data_group2, width=bar_width, label='Group 2', bottom=data_group1) plt.bar(bar_positions, data_group3, width=bar_width, label='Group 3', bottom=np.array(data_group1) + np.array(data_group2)) # 添加标签和标题 plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') plt.title('Stacked Bar Chart') # 添加图例 plt.legend() # 设置x轴刻度和标签 plt.xticks(bar_positions, categories) # 显示图形 plt.show() |
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