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Python+matplotlib如何绘制堆叠图

发表于:2025-01-20 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年01月20日,这篇文章主要介绍Python+matplotlib如何绘制堆叠图,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!一、水平堆叠图堆叠图其实就是柱状图的一种特殊形式from matp
千家信息网最后更新 2025年01月20日Python+matplotlib如何绘制堆叠图

这篇文章主要介绍Python+matplotlib如何绘制堆叠图,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

一、水平堆叠图

堆叠图其实就是柱状图的一种特殊形式

from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('seaborn')plt.figure(figsize=(15,9))plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})plt.title("中国票房2021TOP9") plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PERSONS)plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE)plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.points)plt.show()

堆叠图效果

可以看到有部分蓝色的数据被遮挡了,如果我们想全部展现,可以:

index_x=np.arange(len(cnbodfgbsort.index))index_xw=0.15
from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic')plt.figure(figsize=(15,9))plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})plt.title("中国票房2021TOP9")plt.bar(index_x,cnbodfgbsort.PERSONS,width=w)plt.bar(index_x+w,cnbodfgbsort.PRICE,width=w)plt.bar(index_x+2*w,cnbodfgbsort.points,width=w)plt.show()

可以看到Excel的数据源当中BO与PRICE和PERSONS的数字相差过大,如果做堆叠图的话,BO会将其他的都进行覆盖,无法显示好的效果:

因为数据相差实在太大,我们可以直接让BO除以1000:

from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic')plt.figure(figsize=(15,9))plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})plt.title("中国票房2021TOP9") plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PERSONS)plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE)plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.BO/1000)plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.points)plt.show()

from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic')plt.figure(figsize=(15,9))plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"})plt.title("中国票房2021TOP9")plt.bar(index_x-w,cnbodfgbsort.BO/1000,width=w)   # 直接让BO除以1000plt.bar(index_x,cnbodfgbsort.PERSONS,width=w)plt.bar(index_x+w,cnbodfgbsort.PRICE,width=w)plt.bar(index_x+2*w,cnbodfgbsort.points,width=w)plt.show()

二、波浪形堆叠图

labels=['战争','爱情','动画','动作','惊悚','剧情'] colors=['tan','violet','turquoise','tomato','teal','steelblue'] plt.stackplot(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE,cnbodfgbsort.PERSONS,cnbodfgbsort.points,labels=labels,colors=colors)

labels=['战争','爱情','动画','动作','惊悚','剧情'] colors=['tan','violet','turquoise','tomato','teal','steelblue'] plt.stackplot(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE,cnbodfgbsort.BO/900,cnbodfgbsort.PERSONS,cnbodfgbsort.points,labels=labels,colors=colors)

三、加上数据标签

plt.legend()
labels=['票房','票价','人次','评分'] colors=['tan','violet','turquoise','tomato','teal','steelblue'] plt.stackplot(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE,cnbodfgbsort.BO/900,cnbodfgbsort.PERSONS,cnbodfgbsort.points,labels=labels,colors=colors)plt.legend()

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