首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在matplotlib中有没有构建堆叠条形图的简单方法?

在matplotlib中,可以使用bar函数来构建堆叠条形图。堆叠条形图是一种显示多个类别数据的图表,每个类别的数据由多个子类别组成,子类别的值叠加在一起形成整个类别的条形。

以下是构建堆叠条形图的简单方法:

  1. 导入matplotlib库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建数据:
代码语言:txt
复制
categories = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3']  # 类别
subcategories = ['Subcategory 1', 'Subcategory 2', 'Subcategory 3']  # 子类别
values = [[10, 15, 20], [5, 10, 15], [8, 12, 16]]  # 子类别的值
  1. 绘制堆叠条形图:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()

# 遍历每个类别
for i in range(len(categories)):
    # 绘制每个子类别的条形
    ax.bar(subcategories, values[i], label=categories[i])

# 添加图例
ax.legend()

# 设置横轴和纵轴标签
ax.set_xlabel('Subcategories')
ax.set_ylabel('Values')

# 设置标题
ax.set_title('Stacked Bar Chart')

# 显示图表
plt.show()

在上述代码中,首先创建了类别和子类别的列表,以及对应的值列表。然后使用bar函数遍历每个类别,绘制每个子类别的条形,并通过label参数设置图例。最后,设置横轴和纵轴标签,以及标题,并使用plt.show()显示图表。

这是一个简单的堆叠条形图的构建方法,可以根据实际需求进行进一步的样式和布局调整。关于matplotlib的更多信息和用法,请参考官方文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas数据可视化

单变量可视化, 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集,来自葡萄酒爱好者杂志,包含10个字段,150929行,每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用可视化图表 在下面的案例中...  直方图看起来很像条形图, 直方图是一种特殊条形图,它可以将数据分成均匀间隔,并用条形图显示每个间隔中有多少行, 直方图柱子宽度代表了分组间距,柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点:将数据分成均匀间隔区间...第二个直方图中,没有对价格做任何处理,由于有个别品种酒价格极高,导致刻度范围变大,导致直方图价格分布发生变化 。...,比如一个变量增加是否与另一个变量有关,数据可视化是找到两个变量关系最佳方法; 散点图 最简单两个变量可视化图形是散点图,散点图中一个点,可以表示两个变量 reviews[reviews['price...堆叠图(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠堆叠图是将一个变量绘制另一个变量顶部图表 接下来通过堆叠图来展示最常见五种葡萄酒  从结果中看出,最受欢迎葡萄酒是

11810

一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....当然,使用新引擎前需要先安装对应库。...# 柱状图bar df.plot.bar() (这里不做展示,前面案例中有) 此外我们还可以绘制堆叠柱状图,通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据不同区间内分布情况,描述数据量一般比较大...其他图表类型 常见图表中,有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错,暂时没有解决(本机环境:pandas1.3.1) 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等,更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

8.1K50
  • 『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    今天简单介绍一下Pandas可视化图表一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....绘图引擎 通过backend可以指定不同绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,使用新引擎前需要先安装对应库。...# 柱状图bar df.plot.bar() (这里不做展示,前面案例中有) 此外我们还可以绘制堆叠柱状图,通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据不同区间内分布情况,描述数据量一般比较大。...其他图表类型 常见图表中,有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错,暂时没有解决(本机环境:pandas1.3.1) 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等,更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

    8K40

    Pandas绘图功能

    Pandas中绘图是matplotlib之上构建,如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们绘图风格是一样。 本案例用到数据集是关于钻石。...输出结果显示,数据集包含53940个不同钻石10个特征,其中有数值变量也有分类变量。...为了获得更多细节数据,我们可以增加分箱数量来查看更小范围内钻石重量,通过限制x轴宽度使整个图形画布上显得不那么拥挤。...这个直方图让我们更好地了解了分布中一些细微差别,但我们不能确定它是否包含所有数据。将X轴限制3.5可能会剔除一些异常值,以至于它们原始图表中没有显示。...分组条形图堆叠条形图另一种选择,设置stacked=False即可: carat_table.plot(kind="bar", figsize=(8,8),

    1.7K10

    教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

    Matplotlib 是一个很流行 Python 库,可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而,每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊。...本文将介绍 5 种数据可视化方法,并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法导向图。 ? 选择正确可视化方法导向图。...但实际上 Matplotlib 有更好方法,我们可以用不同透明度叠加多个直方图。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器不同天数负载大小。...Matplotlib 数据可视化方法

    2.4K60

    5 种快速易用 Python Matplotlib 数据可视化方法

    Matplotlib 是一个很流行 Python 库,可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而,每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊。...本文将介绍 5 种数据可视化方法,并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法导向图。 选择正确可视化方法导向图。...但实际上 Matplotlib 有更好方法,我们可以用不同透明度叠加多个直方图。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器不同天数负载大小。...Matplotlib 数据可视化方法

    2K40

    5个快速而简单数据可视化方法和Python代码

    导读 数据可视化方法,做大数据的人不可错过,直接把代码喂给你。 数据可视化是数据科学家工作重要组成部分。项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(EDA),以获得对数据一些见解。...你还可以通过对组进行简单颜色编码来查看不同组数据这种关系,如下面的第一个图所示。想要可视化三个变量之间关系吗?完全没有问题!只需使用另一个参数,如点大小,对第三个变量进行编码,如下面的图2所示。...我们将看到三种不同类型条形图:常规条形图、分组条形图堆叠条形图我们进行过程中,请查看下图中代码。 常规条形图如下面的第一个图所示。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们x轴上画出每一个刻度横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠条形图对于可视化不同变量分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天服务器负载。...我们循环遍历每一组,但是这次我们条形图上绘图,而不是它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?

    2.1K10

    Bar Chart Race Matplotlib制作

    数据可视化 绘制此类可视化作品静态图表较为简单matplotlibbarh()方法即可绘制水平条形图(ps:为了更加接近于原始图表即条形图边角圆滑,但目前还没找到matplotlib设置方法,...结果如下:(字典构建可以绘图过程中省去很多麻烦步骤,如类别颜色赋值,感兴趣同学可以多加练习) ? (3)构建地区与国家对应字典 ?...使用Seriesto_dict()方法构建字典,结果如下(部分): ? 可以看出 地区(region) 与 国家(name) 之间已构建出字典形式。...解释:红方框中为python列表生成式,此方法高效简单,在数据处理过程中非常有用,希望大家可以掌握。...总结 Bar Chart Race 图表Matplotlib制作过程总体而言不难,此篇推文可取之处有两点:python字典和列表表达式灵活应用;Matplotlib多类别条形图图例添加,希望这两点可以大家可视化绘制中有所帮助

    1.7K10

    原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

    Pandas plot() 方法 Pandas 附带了一些绘图功能,底层都是基于 Matplotlib,也就是说,由 Pandas 库创建任何绘图都是 Matplotlib 对象。...事实上,Pandas 通过为我们自动化大部分数据可视化过程,使绘图变得像编写一行代码一样简单。 导入库和数据集 今天文章中,我们将研究 Facebook、微软和苹果股票每周收盘价。...%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中,以确保绘制数字正确显示笔记本单元格中: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义值,并且条形长度对应于它们所代表值。 在下面的示例中,我们将根据每月平均股价创建一个条形图,来比较每个公司特定月份与其他公司平均股价。...: df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以堆叠垂直或水平条形图上绘制数据,这些条形图代表不同组,结果条高度显示了组组合结果

    4.5K50

    数据可视化:认识Matplotlib

    hist()方法中参数含义如下: data:必选参数,绘图数据 bins:直方图长条形数目,默认为10,为了更加明显地看出正态分布,可以设置大一些。...fc:全写为facecolor,长条形颜色 ec:全写为edgecolor,长条形边框颜色 条形图 之前小节中得到了高分电影上映年份TOP,现在我们就将此数据做成可视化条形图。...,简单意义上已经完成了一个简单数据获取、分析以及可视化过程。...: 横坐标(序列) height:纵坐标(系列) width:条形图宽度,默认是0.8,可以根据实际大小设置,以更加美观 bottom:用于绘制堆叠条形图,默认值为None align:x轴刻度标签对齐方式...但是调色盘会有10个颜色,上图例子中有11个部分,这样造成了首位颜色一样,不好区分,所以设置自定义11个颜色调色盘 explode:设置突出显示饼图中指定部分,参数值需要与x个数一致

    21220

    Python 数据分析(PYDA)第三版(四)

    本章中跟随代码示例简单方法 Jupyter 笔记本中输出图形。...生成图表带有三条线和图例简单图表中: In [50]: ax.legend() 图 9.10:带有三条线和图例简单图表 legend方法有几个其他选项可用于位置loc参数。...我们通过传递stacked=True从 DataFrame 创建堆叠条形图,导致每行中值水平堆叠在一起(参见 DataFrame 堆叠条形图): In [75]: df.plot.barh(stacked...=True, alpha=0.5) 图 9.17:DataFrame 堆叠条形图 注意 一个有用条形图制作方法是使用value_counts来可视化 Series 值频率:s.value_counts...因为day每个值中有多个观察值,所以条形图是tip_pct平均值。条形图上画黑线代表 95%置信区间(可以通过可选参数进行配置)。

    30400

    matplotlib简单示例

    准备相应数据 4. 绘制图形和完善美化图形 某些情况下,个人认为还有最后一点,是从图中可以得出什么结论。 以下只是简单示例,就没有一定按照上面的流程。...三、简单示例 1.折线图 1.1 什么是折线图 以下引用自百度百科 折线图是排列工作表列或行中数据可以绘制到折线图中。...条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱形图(column chart)。此外,条形图简单条形图、复式条形 图等形式。 简单来说,条形图可以直观地反映数据大小。...为了构建直方图,第一步是将值范围分段,即将整个值范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续,不重叠变量间隔。...四、结语 本文简单举例介绍了matplotlib绘制折线图、条形图和直方图方法matplotlib很强大,可以绘制非常多图形,可以参考https://matplotlib.org/gallery/

    86410

    用 Python 制作子弹图也这么简单,爱了~

    ,以显示与目标和性能带相比实际情况 我们先来看下子弹图大概长什么样子 子弹图具有单一主要度量(例如,当前年初至今收入),将该度量与一个或多个其他度量进行比较以丰富其含义(例如,与目标相比),并将其显示性能定性范围背景...定性范围显示为单一色调不同强度,使色盲者可以辨别它们,并将仪表板上颜色使用限制最低限度 好了,差不多这就是子弹图应用场景和绘制标准了,下面我们就开始制作吧 2构建图表 思路大致是,可以使用堆叠条形图来表示各种范围...,并使用另一个较小条形图来表示值,最后,用一条垂直线标记目标 可以看出,我们需要多个组件图层,使用 matplotlib 来实现会比较方便 import matplotlib.pyplot as plt...根据上面列出原则创建一个简单子弹图 首先,定义我们想要绘制值 limits = [80, 100, 150] data_to_plot = ("Example 1", 105, 120) 这个将创建...", len(limits)) 接下来是构建范围堆积条形图: fig, ax = plt.subplots() ax.set_aspect('equal') ax.set_yticks([1]) ax.set_yticklabels

    87830

    matplotlib入门

    初开发Matplotlib,仅支持绘制2d图形,后来随着版本不断更新,Matplotlib二维绘图基础上,构建了一部分较为实用3D绘图程序包,通过调用该程序包一些接口可以绘制3D散点图、3D曲面图...Seaborn是Matplotlib重要补充,可以自主设置Matplotlib中被默认各种参数,而且它能高度兼容NumPy与Pandas数据结构以及Scipy与statsmodels等统计模式。...3)后端层 Matplotlib结构最底层,它定义了三个基本类,首先是FigureCanvas(图层画布类),它提供了绘图所需画布,其次是Renderer(绘图操作类),它提供了画布上进行绘图各种方法...', label = '张三') #定义第一个条形图标签信息 #画第二个条形图 rects2 = plt.bar(index, # 与第一个条形图X周上无缝“...;‘right’:柱子中心位于bins右边缘; orientation:{‘horizontal’, ‘vertical’}:如果取值为horizontal,则条形图将以y轴为基线,水平排列;简单理解为类似

    4.2K20

    为什么你觉得Matplotlib用起来很困难?因为你还没看过这个思维导图

    Matplotlib是一个流行Python库,可以很容易地用于创建数据可视化。然而,设置数据、参数、图形和绘图每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。...使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“更大画面”,如果我们使用所有没有离散箱子数据点,可视化中可能会有很多噪音,使我们很难看到到底发生了什么。 ? 假设我们要比较数据中两个变量分布。...有人可能会认为,你必须制作两个独立直方图,把它们放在一起比较。但是,实际上有一个更好方法:我们可以用不同透明度覆盖直方图。看看下面的图。均匀分布透明度设为0。5这样我们就能看到它背后。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)分类数据可视化时,条形图是最有效。如果我们有太多类别,那么图中条形图就会非常混乱,很难理解。...它们非常适合分类数据,因为您可以根据条形图大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型条形图:常规、分组堆叠: ?

    1.4K32

    数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

    一、基础绘图:plot Series和DataFrame上plot方法只是plt.plot()简单包装,这里我们用一段实际数据来进行可视化展示: import pandas as pd import...最后,pandas中有几个绘图功能。以Series或DataFrame作为参数绘图。...1.条状图 df_flow_mark['客流量'].plot(kind='bar') df_flow_mark['客流量'].plot.bar() #二者皆可 多个标签图表也可以一齐绘出,要生成堆叠条形图...默认情况下,面积图是堆叠。要生成堆叠面积图,每列必须全部为正值或全部为负值。 当输入数据包含NaN时,它将自动由0填充。...大多数Pandas图都使用标签和颜色参数(注意这些参数上没有“s”)。与matplotlib.pyplot一致。pie()必须使用标签和颜色。 如果要隐藏楔体标签,指定labels=None。

    39241
    领券