Python+matplotlib实现堆叠图的绘制
作者：渴望成为寂寞胜者
Matplotlib作为Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。本文将利用Matplotlib库绘制堆叠图，感兴趣的可以了解一下
注：本文的所有数据请移步—— 参考数据
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_x w=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1000
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()
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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