python的堆积柱形图

您可以使用matplotlib中的bar函数来绘制堆积柱形图。具体来说，可以使用bottom参数来指定每个柱形的底部位置。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
data1 = [10, 15, 20, 25]
data2 = [5, 10, 15, 20]

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(labels, data1, label='Data 1')
ax.bar(labels, data2, bottom=data1, label='Data 2')
ax.legend()

plt.show()

这将绘制一个堆积柱形图，其中每个柱形分为两个部分，分别表示data1和data2的值。

相关问题

python堆积柱形图

要在Python中绘制堆积柱状图，你可以使用matplotlib库的plt.bar()函数。这个函数有几个常用的参数，包括x和height，分别表示柱子的横坐标和高度。你可以通过传递不同的参数来绘制不同的堆积柱状图。

下面是一个例子，展示了如何使用plt.bar()函数绘制一个简单的堆积柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3]  # 柱子的横坐标
height1 = [4, 5, 6]  # 第一个柱子的高度
height2 = [2, 3, 4]  # 第二个柱子的高度

plt.bar(x, height1, label='柱子1')  # 绘制第一个柱子
plt.bar(x, height2, bottom=height1, label='柱子2')  # 绘制第二个柱子，并设置bottom参数为第一个柱子的高度，实现堆积效果

plt.xlabel('x轴标题')
plt.ylabel('y轴标题')
plt.title('堆积柱状图')
plt.legend()  # 显示图例

plt.show()

这段代码会生成一个堆积柱状图，其中x轴的标题为'x轴标题'，y轴的标题为'y轴标题'。第一个柱子的高度为[4, 5, 6]，第二个柱子的高度为[2, 3, 4]，并且第二个柱子会堆积在第一个柱子上方。

希望这个例子能帮助你理解如何在Python中绘制堆积柱状图。如果还有其他问题，请随时提问！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【数据处理】Python matplotlib绘制双柱状图以及绘制堆积柱状图——保姆级教程](https://blog.csdn.net/weixin_39589455/article/details/127938201)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

堆积柱形图Python

以下是绘制堆积柱形图的Python代码和解释：

引入库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

数据准备：

# 生成数据
N = 5
men_means = (20, 35, 30, 35, 27)
women_means = (25, 32, 34, 20, 25)
men_std = (2, 3, 4, 1, 2)
women_std = (3, 5, 2, 3, 3)
ind = np.arange(N)    # the x locations for the groups
width = 0.35       # the width of the bars: can also be len(x) sequence

绘制堆积柱形图：

# 绘制柱形图
p1 = plt.bar(ind, men_means, width, yerr=men_std)
p2 = plt.bar(ind, women_means, width,
             bottom=men_means, yerr=women_std)

# 添加图例、标签和标题
plt.ylabel('Scores')
plt.title('Scores by group and gender')
plt.xticks(ind, ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))
plt.yticks(np.arange(0, 81, 10))
plt.legend((p1[0], p2[0]), ('Men', 'Women'))

# 显示图形
plt.show()

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