Python堆疊柱狀圖詳解

一、Python堆疊柱狀圖顯示標籤

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()

堆疊柱狀圖是一種用於比較數據變化的可視化方式，它可以讓用戶更加清晰地看到數據的差異和趨勢。在Python中，我們可以使用Matplotlib庫中的bar方法創建堆疊柱狀圖。

在創建堆疊柱狀圖時，有時我們需要為每個柱狀圖添加標籤以便更好地描述數據。可以通過在Matplotlib庫中使用bar方法時，將標籤賦值給labels變量來實現該目的。同時，為了達到堆疊柱狀圖的效果，我們需要在繪製第二組數據時，將其bottom屬性設置為第一組數據的值。

使用legend方法添加一個標籤，用來說明每個柱狀圖所代表的數據系列。

二、Python堆疊柱狀圖Matplotlib

在Python中，我們可以使用Matplotlib庫中的bar方法創建堆疊柱狀圖。Matplotlib是Python中最流行的用於繪製2D圖表和圖形的庫之一，提供了高質量的輸出以及易於使用的接口。

三、Python堆疊柱狀圖代碼

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庫可以方便地繪製堆疊柱狀圖，使用bar方法即可。上面的代碼就是如何使用Matplotlib庫來繪製一個簡單的堆疊柱狀圖的例子。其中，通過傳遞數據和標籤來繪製兩個數據系列的條形圖。

四、Python堆疊柱狀圖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可以方便地比較多個數據系列中的不同變量。如果要創建一個分組的堆疊柱狀圖，可以使用bar方法和numpy.arange()函數來分組數據。

在上面的代碼中，首先使用numpy.arange()函數來生成每個分組的位置。然後使用width屬性設置每個柱形圖的寬度，並使用rects1和rects2變量引用每個柱形圖的矩形。最後使用ax.legend()方法為圖形添加說明。

五、Python堆疊柱狀圖百分比

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()

如果我們想更好地理解數據的比較和變化，可以考慮將堆疊柱狀圖轉換為百分比的形式。我們可以使用Matplotlib庫的bar方法，並根據數據計算每個類別的百分比。

上述代碼中，我們首先計算每個類別數據的總和，然後利用zip函數計算每個類別數據的百分比。最後，我們使用bar方法和bottom參數繪製兩個數據集的條形圖，並使用legend方法添加標籤。

六、Python堆積代碼柱狀圖

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()

堆疊柱狀圖和堆積柱狀圖在視覺效果上很相似，但堆積柱狀圖更加重視單個類別中的變化和比較。

在Python中，我們可以使用Matplotlib庫中的bar方法來創建堆積柱狀圖。與堆疊柱狀圖相同，我們需要為第二個數據系列的bottom參數設置第一個數據系列的值。

七、Python堆疊柱狀圖斜線填充

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()

使用圖案填充堆疊柱狀圖是一種使數據更加易於理解的方法。這可以通過在柱狀圖上應用圖案來實現。

在Python中，可以使用Matplotlib庫中bar方法的hatch參數為柱狀圖添加一個圖案。我們需要為兩個數據集的柱形圖引用不同的顏色，然後在第二個數據集的柱形圖中使用底部參數為其設置基線。

八、Python堆疊柱狀圖標記百分比

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()

標註百分比是在堆疊柱狀圖中描述數據變化和趨勢的重要方法。在Python中，我們可以使用Matplotlib庫的text()方法輕鬆地添加標籤。

上述代碼中，我們使用zip函數和循環來遍歷每個數據類別，並利用text()方法將百分比數值添加到每個數據系列的中點位置上。通過設置ha屬性，每個標籤可水平居中對齊。

九、Python堆疊柱狀圖顯示百分比

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()

顯示百分比是將數據變化和趨勢可視化的重要方法之一。在Python中，我們可以使用Matplotlib庫中的PercentFormatter類來將y軸刻度轉換為百分比。

在上面的代碼中，我們首先計算每個類別數據的總和，然後利用zip函數計算每個類別數據的百分比。最後，我們使用bar方法和bottom參數繪製兩個數據集的條形圖，並使用legend方法添加標籤。使用PercentFormatter類可以將y軸刻度轉換為百分比格式的字符串。

十、Python堆疊柱狀圖與原始柱狀圖對比

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()

在的可視化中，使用堆疊柱狀圖和原始柱狀圖之間的選擇，通常由我們需要觀察的數據類型和數據量來決定。

本節中，我們將把堆疊柱狀圖和原始柱狀圖並排放在同一個圖像中進行比較。在圖像上方的標題中，我們使用set_title()方法命名這兩個圖。