python 堆叠折线图

要在Python中绘制堆叠折线图，您可以使用matplotlib库。下面是一个简单的示例代码，演示如何绘制堆叠折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]  # x轴数据
y1 = [1, 2, 3, 4, 5]  # 第一个折线图的y轴数据
y2 = [2, 4, 6, 8, 10]  # 第二个折线图的y轴数据

# 绘制堆叠折线图
plt.plot(x, y1, label='Line 1')
plt.plot(x, y2, label='Line 2')

# 填充区域
plt.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 > y2), color='green', alpha=0.5)
plt.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 < y2), color='red', alpha=0.5)

# 设置图例
plt.legend()

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('Stacked Line Chart')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图表
plt.show()

上述代码将绘制包含两条堆叠折线图的图表，并使用不同颜色填充两条折线之间的区域。您可以根据自己的数据进行调整和定制。

相关问题

python画5种折线图怎么格之格使眼色好看

画折线图需要考虑以下几个方面，以使图表的颜色搭配更加美观：

1. 线条颜色的选择：建议选择不同的颜色，以便于区分不同的数据系列。可以选择明亮的颜色来突出线条，但不要使用太过刺眼的颜色。

2. 背景色的选择：背景色可以影响整个图表的颜色搭配。建议选择浅色的背景色，以便于文字和线条的阅读。

3. 标题和文字颜色的选择：建议选择与线条颜色相对应的颜色，以便于更好地突出数据系列。

4. 线型和线宽的选择：可以选择不同的线型和线宽来突出不同的数据系列，但不要使用过于复杂的线型。

5. 图例颜色和排版的选择：建议将图例放在图表的一侧或下方，以避免挡住数据系列。图例的颜色应该与线条颜色相对应，以便于更好地区分不同的数据系列。

下面是五种常见的折线图的样式和建议的颜色搭配：

1. 基本折线图：线条颜色可以选择蓝色、绿色或红色，背景色选择浅色，文字和标题颜色选择黑色或深灰色。

2. 多系列折线图：每个数据系列可以选择不同的颜色，建议选择明亮的颜色，背景色和文字颜色与基本折线图相同。

3. 堆叠折线图：每个数据系列可以选择不同的颜色，建议选择明亮的颜色，背景色和文字颜色与基本折线图相同，但是需要注意数据系列的顺序，以避免颜色混淆。

4. 区域图：线条颜色选择明亮的颜色，背景色选择浅色，文字和标题颜色选择黑色或深灰色，需要注意区域图的阴影颜色是否与线条颜色相对应。

5. 带标记折线图：线条颜色选择明亮的颜色，标记的颜色可以与线条颜色相同或不同，建议选择与线条颜色相同的颜色，背景色和文字颜色与基本折线图相同。

希望以上建议可以帮助您画出更加美观的折线图。

matplotlib如何处理非堆叠图

非堆叠图是指多组数据的条形图或折线图不是紧密堆叠在一起的，而是分开展示。在 matplotlib 中，可以通过设置条形图或折线图的宽度和位置来实现非堆叠展示。

对于条形图，可以通过设置 `width` 参数来控制每组数据的宽度，通过设置 `align` 参数来控制每组数据的位置。例如，如果想要让每组数据之间留有一定间隔，可以将 `width` 设置为小于 1 的值，同时将 `align` 设置为左中右三个位置中的一种。

import matplotlib.pyplot as plt

data1 = [1, 2, 3]
data2 = [4, 5, 6]
data3 = [7, 8, 9]

plt.bar([0.9, 1.9, 2.9], data1, width=0.2, align='edge')
plt.bar([1.1, 2.1, 3.1], data2, width=0.2, align='edge')
plt.bar([1.3, 2.3, 3.3], data3, width=0.2, align='edge')

plt.xticks([1, 2, 3], ['A', 'B', 'C'])
plt.show()

对于折线图，可以通过在每组数据的横坐标上加上一定的偏移量来实现非堆叠展示。例如，如果想要将每组数据分开展示，可以让第一组数据的横坐标为 1，第二组数据的横坐标为 2，以此类推，同时在每组数据的横坐标上加上不同的偏移量。

import matplotlib.pyplot as plt

data1 = [1, 2, 3]
data2 = [4, 5, 6]
data3 = [7, 8, 9]

plt.plot([1, 2, 3], data1, 'o-')
plt.plot([1.2, 2.2, 3.2], data2, 'o-')
plt.plot([1.4, 2.4, 3.4], data3, 'o-')

plt.xticks([1, 2, 3], ['A', 'B', 'C'])
plt.show()