Python绘制堆积图并显示数值

可以使用matplotlib库绘制堆积图。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
values1 = [10, 20, 30, 40]
values2 = [5, 15, 25, 35]

# 绘制堆积图
plt.bar(labels, values1, label='Series 1')
plt.bar(labels, values2, bottom=values1, label='Series 2')

# 显示数值
for i in range(len(labels)):
    plt.text(labels[i], values1[i] + values2[i], str(values1[i] + values2[i]), ha='center')

# 设置标题、标签和图例
plt.title('Stacked Bar Chart with Values')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()

# 显示图像
plt.show()

运行代码后会生成一个堆积图，并在图上显示每个柱子对应的数值。如果需要显示小数或者百分比，可以使用格式化字符串来实现。

相关问题

绘制堆积条形图的方法

堆积条形图是一种统计图表，用于展示各个分类下不同子分类的数量或比例，其中每个条形图的部分堆叠在一起。在绘制堆积条形图时，通常需要使用数据可视化工具或编程库，例如Microsoft Excel、Python的matplotlib库等。以下是一个使用Python中matplotlib库绘制堆积条形图的基本步骤：

1. 准备数据：你需要准备两个或多个数值列表，每个列表代表条形图中的一个子分类数据。
2. 导入必要的库：如果你使用的是Python，你需要导入matplotlib.pyplot库用于绘图。
3. 创建条形图：使用`plt.bar()`函数创建条形图的基本框架。
4. 叠加数据：在同一个轴上，使用`plt.bar()`函数重复创建条形图，每次调用都对应一组子分类数据，设置相应的`bottom`参数以将条形图叠加起来。
5. 添加图表元素：如标题、标签、图例等，以使图表更加清晰易懂。
6. 显示图表：使用`plt.show()`函数来显示最终的堆积条形图。

以下是一个简单的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C']
data1 = [20, 35, 30]
data2 = [25, 32, 15]
data3 = [45, 20, 25]

# 定义条形图的位置
x = range(len(categories))

# 绘制堆积条形图
plt.bar(x, data1, label='Subcategory 1', color='skyblue')
plt.bar(x, data2, bottom=data1, label='Subcategory 2', color='lightgreen')
plt.bar(x, data3, bottom=[sum(x) for x in zip(data1, data2)], label='Subcategory 3', color='salmon')

# 添加图表元素
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Stacked Bar Chart Example')
plt.xticks(x, categories)
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

python 横向条形图如何绘制

要使用Python和Matplotlib绘制横向条形图（也称为堆积条形图），你可以按照以下步骤操作[^1]：

1. **导入所需库**:

   import matplotlib.pyplot as plt

2. **准备数据**:
假设你有一个包含类别及其对应数值的数据列表。

3. **创建图形**:

   fig, ax = plt.subplots()

4. **绘制条形图**:

   x_data = ['Category1', 'Category2', 'Category3']  # 横坐标数据
   y_data = [value1, value2, value3]  # 对应的数值

   ax.barh(x_data, y_data, height=0.5, color='blue')  # 设置高度、颜色和标签

5. **添加轴标签和标题**:

   ax.set_xlabel('Values')
   ax.set_ylabel('Categories')
   ax.set_title('Horizontal Bar Chart Example')

6. **显示图形**:

   plt.show()

完整的代码示例可能会看起来像这样:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
categories = ['Category1', 'Category2', 'Category3']
values = [value1, value2, value3]

# 创建图形
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制条形图
ax.barh(categories, values, height=0.5, color='blue')

# 添加轴标签和标题
ax.set_xlabel('Values')
ax.set_ylabel('Categories')
ax.set_title('Horizontal Bar Chart Example')

# 显示图形
plt.show()