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Matplotlib分组条形图显示为堆叠

Matplotlib是一个Python的数据可视化库,可以用于创建各种类型的图表,包括分组条形图。分组条形图是一种用于比较多个组之间数据的图表类型,它将每个组的数据以条形的形式展示,并将不同组的条形堆叠在一起。

在Matplotlib中,可以使用bar函数来创建分组条形图。首先,需要确定每个组的数据和组的标签。然后,可以使用bar函数来绘制每个组的条形,并使用bottom参数来指定上一个组的条形的顶部位置,从而实现堆叠的效果。

以下是一个示例代码,展示如何使用Matplotlib创建分组条形图并实现堆叠效果:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义组的标签
labels = ['组1', '组2', '组3']

# 定义每个组的数据
data1 = [10, 15, 12]
data2 = [8, 11, 9]
data3 = [5, 7, 6]

# 定义每个组的条形的宽度
width = 0.3

# 创建一个图表对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制每个组的条形
ax.bar(labels, data1, width, label='数据1')
ax.bar(labels, data2, width, bottom=data1, label='数据2')
ax.bar(labels, data3, width, bottom=[i+j for i,j in zip(data1, data2)], label='数据3')

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图表
plt.show()

在这个示例中,我们定义了三个组的数据和标签。然后,使用bar函数分别绘制了每个组的条形,并使用bottom参数来指定上一个组的条形的顶部位置,从而实现了堆叠的效果。最后,添加了图例并显示了图表。

Matplotlib的分组条形图可以用于比较多个组之间的数据,特别适用于展示不同组的数据在不同类别上的分布情况。例如,可以用于比较不同产品在不同地区的销售情况、不同时间段内的用户活跃度等。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

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显示多条线 案例8 添加网格线 案例9 添加网格线 案例10 散点图 案例11 鸢尾花散点图 案例12 垂直条形图 案例13 水平条形图 案例14 分类对比图 案例15 带有纹理的分类条形图 案例16...20,10) fig,axes = plt.subplots(3,2,figsize=(16,9)) # Matplotlib显示中文,设置特殊字体 plt.rcParams['font.sans-serif...如果取值True,则输出的图为多个数据集堆叠累计的结果;如果取值False且histtype=‘bar’或’step’,则多个数据集的柱子并排排列; normed: 是否将得到的直方图向量归一化,...,即每个分组下的统计值,是否归一化由参数normed设定。...as plt # Matplotlib显示中文,设置特殊字体 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #图片设置大小和分辨率 plt.figure

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《数据可视化基础》第九章:比例可视化(二)

一个堆叠条形图可视化的例子 在上面说到堆叠条形图的时候,我们说到,由于内部比例相对变化的问题。所以不建议用堆叠条形图来可视化时间序列的数据。但是如果只有两个分组的话,那么就可以使用堆叠条形图了。...例如在观察一个地方一段时间男女比例构成的时候,我们就可以使用堆叠条形图的。 ? 对于一个连续性多分组的比例数据,如果使用堆叠条形图的话,会是很多并排的条形,可视化效果不好。...这个时候我们就可以使用堆叠密度图来进行可视化。 例如我们在可视化健康状态和年龄的时候,其中年龄可以当作连续性变量,如下图所有,利用堆叠密度图的可视化效果还是不错的。...将比例分别可视化为总体的一部分 并排条形图的问题是,它们无法清晰地看到各个亚组相对于整体的变化,而堆叠条形图的问题在于,由于它们具有不同的基线,因此无法轻松比较不同的条形图。...因此,我们可以通过为每个亚组绘制一个单独的图并在每个图中显示整体变化的背景来解决这两个问题。例如?这个图。 ?

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60种常用可视化图表的使用场景——(上)

12、多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」,是条形图的变种。...13、堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠条形图。...跟折线图一样,面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展,最常用来显示趋势,而非表示具体数值。 两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。...分组式面积图在相同的零轴开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。

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《数据可视化基础》第四章:可视化图形推荐

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最近不是在学习plotly嘛,为了方便理解,我们这里取excel绘图中常见的16种图表例,分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制!...准备工作 我这边是在jupyterlab中演示的plotly图表,如果只安装plotly是无法正常显示图表的(会显示空白),我们需要进行以下准备(以下命令均在cmd下操作即可): # 安装plotly...条形图 条形图其实就是柱状图转个90度,横着显示呗。所以,本质上是一样的,唯一的区别:在 Bar 函数中设置orientation='h',其余参数与柱状图相同。...多折线图 分组多折线图: # 分组多折线图 import plotly.express as px # 绘制各大洲每个国家人均寿命随着时间变化曲线 df = px.data.gapminder().query...分组多折线图 4.

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