Python堆叠柱状图详解

一、Python堆叠柱状图显示标签

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C']
data_1 = [10, 20, 30]
data_2 = [15, 25, 35]

fig, ax = plt.subplots()

ax.bar(labels, data_1)
ax.bar(labels, data_2, bottom=data_1)

ax.legend(labels=['Data 1', 'Data 2'])

plt.show()

堆叠柱状图是一种用于比较数据变化的可视化方式，它可以让用户更加清晰地看到数据的差异和趋势。在Python中，我们可以使用Matplotlib库中的bar方法创建堆叠柱状图。

在创建堆叠柱状图时，有时我们需要为每个柱状图添加标签以便更好地描述数据。可以通过在Matplotlib库中使用bar方法时，将标签赋值给labels变量来实现该目的。同时，为了达到堆叠柱状图的效果，我们需要在绘制第二组数据时，将其bottom属性设置为第一组数据的值。

使用legend方法添加一个标签，用来说明每个柱状图所代表的数据系列。

二、Python堆叠柱状图Matplotlib

在Python中，我们可以使用Matplotlib库中的bar方法创建堆叠柱状图。Matplotlib是Python中最流行的用于绘制2D图表和图形的库之一，提供了高质量的输出以及易于使用的接口。

三、Python堆叠柱状图代码

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C']
data_1 = [10, 20, 30]
data_2 = [15, 25, 35]

fig, ax = plt.subplots()

ax.bar(labels, data_1)
ax.bar(labels, data_2, bottom=data_1)

ax.legend(labels=['Data 1', 'Data 2'])

plt.show()

Python中，使用Matplotlib库可以方便地绘制堆叠柱状图，使用bar方法即可。上面的代码就是如何使用Matplotlib库来绘制一个简单的堆叠柱状图的例子。其中，通过传递数据和标签来绘制两个数据系列的条形图。

四、Python堆叠柱状图group

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C']
data_1 = [10, 20, 30]
data_2 = [15, 25, 35]

x = np.arange(len(labels))
width = 0.35

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, data_1, width, label='Data 1')
rects2 = ax.bar(x + width/2, data_2, width, label='Data 2')

ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()

plt.show()

在Python中，使用grouped bar plot可以方便地比较多个数据系列中的不同变量。如果要创建一个分组的堆叠柱状图，可以使用bar方法和numpy.arange()函数来分组数据。

在上面的代码中，首先使用numpy.arange()函数来生成每个分组的位置。然后使用width属性设置每个柱形图的宽度，并使用rects1和rects2变量引用每个柱形图的矩形。最后使用ax.legend()方法为图形添加说明。

五、Python堆叠柱状图百分比

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C']
data_1 = [10, 20, 30]
data_2 = [15, 25, 35]

fig, ax = plt.subplots()

total = [i+j for i,j in zip(data_1, data_2)]
data_1_perc = [i / j * 100 for i,j in zip(data_1, total)]
data_2_perc = [i / j * 100 for i,j in zip(data_2, total)]

ax.bar(labels, data_1_perc)
ax.bar(labels, data_2_perc, bottom=data_1_perc)

ax.legend(labels=['Data 1', 'Data 2'])

plt.show()

如果我们想更好地理解数据的比较和变化，可以考虑将堆叠柱状图转换为百分比的形式。我们可以使用Matplotlib库的bar方法，并根据数据计算每个类别的百分比。

上述代码中，我们首先计算每个类别数据的总和，然后利用zip函数计算每个类别数据的百分比。最后，我们使用bar方法和bottom参数绘制两个数据集的条形图，并使用legend方法添加标签。

六、Python堆积代码柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C']
data_1 = [10, 20, 30]
data_2 = [15, 25, 35]

fig, ax = plt.subplots()

ax.bar(labels, data_1, label='Data 1')
ax.bar(labels, data_2, bottom=data_1, label='Data 2')

ax.legend(loc='upper right')

plt.show()

堆叠柱状图和堆积柱状图在视觉效果上很相似，但堆积柱状图更加重视单个类别中的变化和比较。

在Python中，我们可以使用Matplotlib库中的bar方法来创建堆积柱状图。与堆叠柱状图相同，我们需要为第二个数据系列的bottom参数设置第一个数据系列的值。

七、Python堆叠柱状图斜线填充

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [2, 4, 6, 8]
y2 = [1, 3, 5, 7]

fig, ax = plt.subplots()

ax.bar(x, y1, color='g', label='Data 1')
ax.bar(x, y2, color='r', bottom=y1, label='Data 2', hatch='/')

ax.legend()

plt.show()

使用图案填充堆叠柱状图是一种使数据更加易于理解的方法。这可以通过在柱状图上应用图案来实现。

在Python中，可以使用Matplotlib库中bar方法的hatch参数为柱状图添加一个图案。我们需要为两个数据集的柱形图引用不同的颜色，然后在第二个数据集的柱形图中使用底部参数为其设置基线。

八、Python堆叠柱状图标记百分比

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C']
data_1 = [10, 20, 30]
data_2 = [15, 25, 35]

fig, ax = plt.subplots()

total = [i+j for i,j in zip(data_1, data_2)]
data_1_perc = [i / j * 100 for i,j in zip(data_1, total)]
data_2_perc = [i / j * 100 for i,j in zip(data_2, total)]

ax.bar(labels, data_1_perc)
ax.bar(labels, data_2_perc, bottom=data_1_perc)

ax.legend(labels=['Data 1', 'Data 2'])

for i in range(len(labels)):
    ax.text(i, data_1_perc[i]/2, f"{data_1_perc[i]:.2f}%", ha='center')
    ax.text(i, data_1_perc[i]+data_2_perc[i]/2, f"{data_2_perc[i]:.2f}%", ha='center')

plt.show()

标注百分比是在堆叠柱状图中描述数据变化和趋势的重要方法。在Python中，我们可以使用Matplotlib库的text()方法轻松地添加标签。

上述代码中，我们使用zip函数和循环来遍历每个数据类别，并利用text()方法将百分比数值添加到每个数据系列的中点位置上。通过设置ha属性，每个标签可水平居中对齐。

九、Python堆叠柱状图显示百分比

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C']
data_1 = [10, 20, 30]
data_2 = [15, 25, 35]

fig, ax = plt.subplots()

total = [i+j for i,j in zip(data_1, data_2)]
data_1_perc = [i / j * 100 for i,j in zip(data_1, total)]
data_2_perc = [i / j * 100 for i,j in zip(data_2, total)]

ax.bar(labels, data_1_perc)
ax.bar(labels, data_2_perc, bottom=data_1_perc)

ax.legend(labels=['Data 1', 'Data 2'])

plt.gca().yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter())

plt.show()

显示百分比是将数据变化和趋势可视化的重要方法之一。在Python中，我们可以使用Matplotlib库中的PercentFormatter类来将y轴刻度转换为百分比。

在上面的代码中，我们首先计算每个类别数据的总和，然后利用zip函数计算每个类别数据的百分比。最后，我们使用bar方法和bottom参数绘制两个数据集的条形图，并使用legend方法添加标签。使用PercentFormatter类可以将y轴刻度转换为百分比格式的字符串。

十、Python堆叠柱状图与原始柱状图对比

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C']
data_1 = [10, 20, 30]
data_2 = [15, 25, 35]

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

axs[0].bar(labels, data_1)
axs[0].bar(labels, data_2, bottom=data_1)

axs[0].set_title('Stacked Bar Plot')

axs[1].bar(labels, data_1)
axs[1].bar(labels, data_2, bottom=data_1)

axs[1].set_title('Grouped Bar Plot')

plt.show()

在的可视化中，使用堆叠柱状图和原始柱状图之间的选择，通常由我们需要观察的数据类型和数据量来决定。

本节中，我们将把堆叠柱状图和原始柱状图并排放在同一个图像中进行比较。在图像上方的标题中，我们使用set_title()方法命名这两个图。