Pandas-堆叠条形图，具有独立/不相关的条形图分区

Pandas-堆叠条形图是一种数据可视化的图表类型，用于展示不相关的条形图分区。堆叠条形图可以将多个数据系列以堆叠的方式显示在同一个条形图上，以便比较不同类别的数据之间的关系和趋势。

具体而言，堆叠条形图将不相关的条形图分区堆叠在一起，每个分区代表一个数据系列。每个分区的高度表示该数据系列在该类别上的数值大小，而整个堆叠条形图的高度则表示所有数据系列在该类别上的总和。

堆叠条形图的优势在于能够直观地比较不同类别的数据之间的差异，并展示每个数据系列在整体中的占比情况。它常用于展示多个类别的数据在不同维度上的分布情况，例如不同地区的销售额、不同产品的市场份额等。

在腾讯云的数据可视化产品中，可以使用腾讯云图表（Tencent Cloud Charts）来绘制堆叠条形图。腾讯云图表是一款基于Web的数据可视化工具，提供了丰富的图表类型和定制化选项，可以轻松创建各种类型的图表，包括堆叠条形图。

腾讯云图表的产品介绍和使用方法可以参考以下链接：

通过使用腾讯云图表，您可以方便地创建堆叠条形图，并根据需要进行自定义配置，以满足您的数据可视化需求。

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安卓MPAndroidChart绘制多层级的堆叠条形图

这次是在上一篇的基础上增加的，所以导包这些啥的就跳过了研究了一下代码，发现主要的区别就在于增加data的时候，第二个参数传递的是一个数组，然后就变成了堆叠条形图。...最后的代码： XML布局文件： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?...layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:text="这是一个<em>堆叠</em><em>条形图</em>..." android:layout_height="150dp" /> MainActivity，这里只把堆叠图的代码放出来了...); } duiDieChart.setFitBars(true); duiDieChart.invalidate(); } } 看着这篇文章来的：

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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。所以不建议用堆叠的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的条形图了。...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的条形图的。 ? 对于一个连续性多分组的比例数据，如果使用堆叠的条形图的话，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。...但是，同样的对于这个图对于都是相对的变化，所以之间的绝对变化很难观察出来。 4....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，而堆叠式条形图的问题在于，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。

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (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。...堆叠式条形图共分成两种：简单堆叠式条形图。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% 堆叠式条形图。...14、不等宽柱状图不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...推荐的制作工具有：D3、Datamatic、Datavisual、Infogr.am 17、堆叠式面积图堆叠式面积图 (Stacked Area Graph) 的原理与简单面积图相同，但它能同时显示多个数据系列...推荐的制作工具有：Arpit Narechania's Block。 30、径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。虽然看起来很美观，但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。

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这些条形图的用法您都知道吗？

前提是绘图数据已做了统计汇总）； position：用于设置条形图的摆放位置，默认为'stack'，表示绘制堆叠条形图；如果指定为'dodge'，表示绘制水平交错条形图；如果为'fill'，表示绘制百分比堆叠条形图...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...然而，在实际的企业环境中，这样的图形出现的频次并不是很高，因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。...双离散单数值的百分比堆叠条形图 # 明细数据--双离散单数值变量的百分比堆叠条形图 ggplot(data = weather2017, mapping = aes(x = aqiInfo, fill...堆叠条形图也有弊端，那就是只能够解决可叠加问题的可视化，假设数值型指标不能够叠加（如平均薪资、渗透率等指标是不能相加的），就不可以使用该类图形，但不妨可以试试水平交错条形图。

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《数据可视化基础》第九章：比例可视化(一)

饼形图将一个圆圈分成多个切片，以使每个切片的面积与其所占总数的比例成比例。同样的，我们可以在矩形上执行相同的步骤，结果是堆积的条形图。...我们可以根据矩形是垂直还是水平分为，垂直堆叠的条形图或水平堆叠的条形图。 ? 进一步的，我们还可以将?的条形图的每一个小部分并排放置，而不是将它们堆叠在一起。...但是，在并排的条形图中，每个条形与总数的关系在视觉上并不明显。 ? 对于以上三种可视化比例的图形而言。基本上可以用下面的表格来说明其主要的适用标准。 ? 2....一个并排条形图的例子我们在上面提到过说，对于并排的条形图在进行不同比例之间的变化的比较时以及时间序列比较时是具有优势的。这里我们就用一个例子来说明这样可视化的好处。...而且由于条形跨年相对变化的关系，很难比较B，C和D公司跨年的市场份额， ? 对于此假设数据集，并排条形图是最佳选择。

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可视化图表样式使用大全

堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (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。...堆叠式条形图共分成两种：简单堆叠式条形图。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% 堆叠式条形图。...不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度，并会被划分成段...推荐的制作工具有：D3、Datamatic、Datavisual、Infogr.am 堆叠式面积图 ?...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。热图 ?

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐！

堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (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。...堆叠式条形图共分成两种：简单堆叠式条形图。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% 堆叠式条形图。...不等宽柱状图不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...推荐的制作工具有：Arpit Narechania's Block。径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。虽然看起来很美观，但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。

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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

使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...有人可能会认为，你必须制作两个独立的直方图，把它们放在一起比较。但是，实际上有一个更好的方法:我们可以用不同的透明度覆盖直方图。看看下面的图。均匀分布的透明度设为0。5这样我们就能看到它的背后。...条形图当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的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的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?...堆叠图代码举例： for i in range(0, len(y_data_list)): bar(x_data + alteration[i], y_data_list[i], color

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60 种常用可视化图表，该怎么用？

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Google数据可视化团队：数据可视化指南(中文版)

柱状图（条形图）和饼图柱状图（条形图）和饼图都可用于显示比例，表示部分与总体的对比。...· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...文字排版文本可用于不同的图表元素，包括： · 图表标题 · 数据标签 · 轴标签 · 图例图表标题通常是具有最高层次结构的文本，轴标签和图例具有最低级别的层次结构。 ?...---- 行为图表具有交互模式，使用户可以控制图表数据。这些模式可以使用户专注于图表的特定值或范围。...多个独立的图表有时可以比一个复杂的图表更好地表达故事。仪表板设计仪表板的目的应在其布局，样式和交互模式中体现。无论是用来制作演示文稿还是深入研究数据，它的设计应该适合它的使用方式。

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8 条数据可视化配色规则

相邻颜色的亮度变化对应于它们用于渲染的数据值的变化。发散调色板是由两个连续的调色板(每个调色板具有不同的色调)相互堆叠而成，中间有一个拐点。...在可视化具有两个不同方向变化的数据时，这种调色板非常有用。...— 规则3 — 对不相关的数据使用分类颜色分类调色板来自不同色调但饱和度和强度相同的颜色，可用于具有完全不同来源或不相关值的不相关数据点的可视化。...例如，印度的卫星数量完全独立于法国的卫星数量。 — 规则5 — 改变图表类型通常可以减少对颜色的需求在前面的示例中，饼图可能不是最佳选择。...由此造成的类别损失可能并不总是可以接受的。相反，绘制条形图时，我们可以使用单一颜色并保留所有15个数据类别。

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【MATLAB】进阶绘图 ( Bar 条形图 | bar 函数 | bar3 函数 | Bar 条形图样式 | 堆叠条形图 | 水平条形图 | barh 函数 )

文章目录一、Bar 条形图 1、bar 函数 2、矩阵数据表示 3、bar 函数代码示例二、Bar 条形图样式 1、bar 函数样式 2、堆叠条形图示例三、水平条形图 1、barh 函数 2...x 值是一个矩阵 : x = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 5 & 4 & 8 \end{bmatrix} 代码表示例 : % 条形图的数值列表 x = [1 , 2 , 5 , 4...代码示例 : % 数值列表 , 组成一个矩阵 y = [x; 1:5]; 3、bar 函数代码示例 bar 函数代码示例 : % 条形图的数值列表 x = [1, 2, 5, 4, 8]; % 数值列表..., 条形图的四种样式如下 : 2、堆叠条形图示例 % 条形图的数值列表 x = [1, 2, 5, 4, 8]; % 数值列表 , 组成一个矩阵 y = [x; 1:5]; % 绘制第一张图像...barh 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/barh.html 1、barh 函数与 bar 用法类似 , 使用 barh 函数绘制的条形图是水平条形图

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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时，将使用分组条形图。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...这是堆叠条形图的类型，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...它显示为点的集合。它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时，可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...散点图可以具有高或低的负相关。无相关性如果在散点图上显示的两组数据之间没有明显的相关性，则认为它们不相关。气泡图气泡图显示数据的三个属性。它们由 x 位置、y 位置和气泡的大小表示。

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数据可视化设计指南

时间变化图包括： 1.折线图 2.条形图 3.堆叠的条形图 4.K线图 5.面积图（折线图） 6.时间线 7.地平线图（折线图） 8.瀑布图同类别分析同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...占比图表包括： 1.堆叠的条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积的面积图 5.矩形树图 6.旭日图相关性图表相关性图表显示两个或多个变量之间的相关性。...取而代之的是，使用堆叠面积图来比较一个时间维度内的多个数据类别（水平轴表示时间）。 ? 允许。使用堆叠面积图表示多个数据，能够保持良好的可读性。3个类别的数据堆叠显示 ? 禁止。...因图形具有丰富且独特的属性，所以可以应用于呈现复杂的定量数据（例如温度，价格或速度）和定性数据（例如类别，风味）。...此图表中的条形图具有微妙的圆角，以确保条形图的顶部能够精确地表明其长度。 ? 禁止。不要使用难以读取图表的形状，例如顶部边缘不精确的条形图。

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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的可视化图表在下面的案例中... 也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数的百分比 : 条形图(柱状图)非常灵活：高度可以代表任何东西，只要它是数字即可每个条形可以代表任何东西，只要它是一个类别即可。... 直方图看起来很像条形图，直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行，直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...散点图最适合使用相对较小的数据集以及具有大量唯一值的变量。有几种方法可以处理过度绘图。...堆叠图（Stacked plots）展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是

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图表解析系列之柱状图

将类别拆分称多个子类别，形成“堆叠柱状图”。再如将柱形图与折线图结合起来，共同绘制在一张图上，俗称“双轴图”，等等。...请注意：【条形图】在不同的产品或是概念解析中存在差异，例如在维基百科中，条形图等同于柱状图，认为柱状图为条形图的另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向的柱状图。...图片堆叠柱状图：由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。图片双轴图（组合图）双轴图的指标分为左侧指标和右侧指标，对应的坐标轴分别为坐标 Y 轴的左轴（主轴）和右轴（副轴）。...注意纵轴的底端（最右侧）是从 34 开始的，而不是 0。这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。...事实上，按图中的画法，视觉增长达到了 460% [条形图的高度是 35-34=1 和 39.6-34=5.6，所以（5.6-1)/1=460%〕。

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谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

柱状图（条形图）和饼图柱状图（条形图）和饼图都可用于显示比例，表示部分与总体的对比。...· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...面积图面积图有多种类型，包括堆叠面积图和层叠面积图： · 堆叠面积图显示多个时间序列（在同一时间段内）堆叠在一起 · 层叠面积图显示多个时间序列（在同一时间段内）重叠在一起层叠面积图建议不要使用超过两个时间序列...文字排版文本可用于不同的图表元素，包括： · 图表标题 · 数据标签 · 轴标签 · 图例图表标题通常是具有最高层次结构的文本，轴标签和图例具有最低级别的层次结构。...多个独立的图表有时可以比一个复杂的图表更好地表达故事。仪表板设计仪表板的目的应在其布局，样式和交互模式中体现。无论是用来制作演示文稿还是深入研究数据，它的设计应该适合它的使用方式。

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《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

除了条形图之外，我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。...脊线图 (峰峦图， Ridgeline plots) 可以替代小提琴图，并且在可视化随时间变化的分布时通常很有用。 ? 3 比例我们使用饼图、并排的条形图以及堆叠的条形图来可视化比例。...由于条形图可以分成水平也垂直的，所以也就分垂直和水平条形图了。饼图强调各个部分的总和并且可以突出显示简单的区分。但是每一部分之间的比较的话，并排的条形图可能更好一些。...堆叠的条形图对于每一部分的比较不是很容易区分，但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候，这个时候饼图的空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话，分组的条形图可以使用的。...另外，堆叠的条形图基本使用所有情况，如果是比例沿连续性变量进行变化的时候，使用堆叠的密度图是可以的。 ?

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教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

，有人可能会认为我们需要制作两个独立的直方图，并将它们拼接在一起而进行比较。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的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的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots

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5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

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