【bar堆叠图形绘制】

绘制条形图示例

在数据可视化中,条形图是一种常用的图表类型,用于比较不同类别的数据值。Python的matplotlib库为我们提供了方便易用的功能来绘制条形图。

1. 基本条形图

首先,我们展示如何绘制基本的条形图。假设我们有一个包含十个类别的数据集,其中每个类别都有两个相关的数据值。我们使用matplotlib.pyplot库来绘制这个图。

python 复制代码
from matplotlib import pyplot as plt
import random

x = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six', 'seven', 'eight', 'nine', 'ten']

# 设置 y1 和 y2 数组
y1 = []
y2 = []
for j in range(10):
    y1.append(random.randint(10, 30))
    y2.append(random.randint(1, 10))

# 绘制条形图并添加图例
plt.bar(range(len(x)), y1, label='y1')
plt.bar(range(len(x)), y2, label='y2', alpha=0.5)

# 设置 x、y 轴标签和范围
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.xlim(-1, len(x))
plt.ylim(0, max(max(y1), max(y2)) + 5)

# 添加 x 轴刻度和轴标签
plt.xticks(range(len(x)), x, rotation=45)

# 添加图例
plt.legend()

plt.show()

上述代码绘制了一个基本的条形图,其中y1y2分别表示两组数据,对应于每个类别的值。我们使用不同的颜色和透明度来区分这两组数据,并添加了图例以标识不同的数据。

2. 堆叠条形图

接下来,我们展示如何绘制堆叠条形图。假设我们有四组数据,每组数据包含了五个类别的值。我们使用matplotlib.pyplot库来绘制这个图。

python 复制代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data1 = [20, 30, 40, 50, 60]
data2 = [30, 50, 70, 90, 110]
data3 = [15, 25, 35, 45, 55]
data4 = [22, 33, 44, 55, 66]

labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

plt.bar(labels, data1, label='Data 1')
plt.bar(labels, data2, label='Data 2', bottom=data1)
plt.bar(labels, data3, label='Data 3', bottom=[sum(x) for x in zip(data1, data2)])
plt.bar(labels, data4, label='Data 4', bottom=[sum(x) for x in zip(data1, data2, data3)])
plt.legend()
plt.show()

上述代码绘制了一个堆叠条形图,其中每组数据通过堆叠的方式展示。我们使用bottom参数来指定每组数据的起始高度,从而实现了数据的堆叠效果。图例展示了每个数据组的标签,方便比较不同类别的值。

相关推荐
计算机编程小央姐2 天前
跟上大数据时代步伐:食物营养数据可视化分析系统技术前沿解析
大数据·hadoop·信息可视化·spark·django·课程设计·食物
CodeCraft Studio2 天前
【案例分享】TeeChart 助力 Softdrill 提升油气钻井数据可视化能力
信息可视化·数据可视化·teechart·油气钻井·石油勘探数据·测井数据
招风的黑耳2 天前
赋能高效设计:12套中后台管理信息系统通用原型框架
信息可视化·axure后台模板·原型模板
程思扬2 天前
利用JSONCrack与cpolar提升数据可视化及跨团队协作效率
网络·人工智能·经验分享·docker·信息可视化·容器·架构
路人与大师2 天前
【Mermaid.js】从入门到精通:完美处理节点中的空格、括号和特殊字符
开发语言·javascript·信息可视化
云天徽上4 天前
【数据可视化-112】使用PyEcharts绘制TreeMap(矩形树图)完全指南及电商销售数据TreeMap绘制实战
开发语言·python·信息可视化·数据分析·pyecharts
kaomiao20254 天前
空间信息与数字技术和传统GIS专业有何不同?
大数据·信息可视化·数据分析
嘀咕博客4 天前
爱图表:镝数科技推出的智能数据可视化平台
科技·信息可视化·数据分析·ai工具
Elastic 中国社区官方博客4 天前
使用 LangExtract 和 Elasticsearch
大数据·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·信息可视化·全文检索
bmcyzs4 天前
【数字展厅】从实体到虚拟:论展厅的数字化转型之路
经验分享·科技·信息可视化·设计规范