stacked barh plot

堆叠条形图（stacked barh plot）是一种二维绘图方法，在此图表中，条形被堆叠在一起，每个条形代表一个类别，每个堆叠层代表一个子类别。堆叠条形图最常见的应用是用于显示数据的组成部分和比例。通常情况下，所有的条形应该归一化，以便每个子类别的比例能够清晰地反映出来。

堆叠条形图可以水平或垂直绘制，通常水平方向用于比较类别之间的数据，垂直方向用于比较一个类别内的子类别数据。对于每个类别，堆叠条形图的高度或宽度表示该类别的总值，堆叠层中的颜色表示子类别的比例。

堆叠条形图的优点是可以清晰地展示每个类别中的不同子类别之间的比例关系，也可以较为直观地呈现类别间的比较。但是，当堆叠层数过多时，图形变得复杂，难以分辨。因此，在使用堆叠条形图时需要谨慎选择图形的呈现方式，以保证读者能够正确理解数据的含义。

相关问题

p_percent.plot(x = 'newgroup', kind='barh',stacked = True,mark_right = True,figsize=(16,8)) df_rel=p_percent[p_percent.columns[1:]]--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) Cell In[128], line 1 ----> 1 p_percent.plot(x = 'newgroup', kind='barh',stacked = True,mark_right = True,figsize=(16,8)) 2 df_rel=p_percent[p_percent.columns[1:]] NameError: name 'p_percent' is not defined

这个错误提示显示 `p_percent` 未定义，说明在这段代码之前没有定义 `p_percent` 变量。你需要检查一下你的代码，确保 `p_percent` 变量已经被正确地定义和赋值。如果你之前确实没有定义 `p_percent`，你需要先对数据进行处理，得到一个类似于 `p_percent` 的数据框，然后再使用上述代码进行绘图和计算。

python data.plot

在Python中，`data.plot()`是一个用于绘制数据图表的函数。根据不同的参数，`data.plot()`可以绘制不同类型的图表，比如折线图、柱状图、散点图等。

引用中的代码示例展示了如何使用`data.plot()`函数绘制柱状图和水平柱状图。在这个示例中，`data`是一个包含随机数的`pd.Series`对象，通过调用`data.plot(kind='bar')`可以绘制柱状图，而调用`data.plot(kind='barh')`可以绘制水平柱状图。

引用中的代码示例展示了如何使用`data.plot()`函数绘制堆叠柱状图。在这个示例中，`data`是一个包含随机数的`pd.DataFrame`对象，通过调用`data.plot(kind='bar', stacked=True)`可以绘制堆叠柱状图。

引用中的代码示例展示了如何使用`data.plot()`函数绘制普通柱状图。与引用相比，不同之处在于没有设置`stacked=True`参数，所以绘制的是普通的柱状图。

总结来说，`data.plot()`是一个非常便捷的函数，可以根据不同的参数绘制不同类型的图表，从而帮助我们更好地分析和展示数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python plot函数](https://blog.csdn.net/u011919863/article/details/120181003)[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%"]
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