plt.stackplot参数
时间: 2024-01-21 09:15:13 浏览: 31
plt.stackplot函数的参数解析如下:
- x:表示x轴的数据,可以是一维数组。
- y:表示y轴的数据,可以是二维数组或一维数组序列。
- labels:表示每组折线及填充区域的标签。
- baseline:表示计算基线的方法,包括'zero'、'sym'、'wiggle'和'weighted_wiggle'。其中'zero'表示恒定零基线,即简单的堆积图;'sym'表示对称于零基线;'wiggle'表示最小化平方斜率的总和;'weighted_wiggle'表示执行相同的操作,但权重用于说明每层的大小。
示例:某物流公司费用统计堆积图
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1, 13)
y_a = np.array([198, 215, 245, 222, 200, 236, 201, 253, 236, 200, 266, 290])
y_b = np.array([203, 236, 200, 236, 269, 216, 298, 333, 301, 349, 360, 368])
y_c = np.array([185, 205, 226, 199, 238, 200, 250, 209, 246, 219, 253, 288])
plt.stackplot(x, y_a, y_b, y_c, labels=['A', 'B', 'C'], baseline='zero')
plt.legend()
plt.show()
```
相关问题
plt.stackplot
plt.stackplot() 是 Matplotlib 库中的一个函数,用于绘制堆积区域图。堆积区域图是一种用于显示多个数据系列之间相对比例和总大小的图表类型。在堆积区域图中,每个数据系列都被彼此重叠,形成一个堆积区域。plt.stackplot() 可以接受多个数据序列,将它们堆积在一起,并使用填充颜色来表示它们之间的差异。
函数的语法如下:
```python
plt.stackplot(x, y1, y2, ..., yn, **kwargs)
```
其中,x 表示 x 轴上的值,y1, y2, ..., yn 表示 y 轴上的多个数据序列,kwargs 是用于控制绘图属性的关键字参数,例如填充颜色、线条颜色、线条宽度等等。
下面是一个使用 plt.stackplot() 绘制堆积区域图的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
plt.stackplot(x, y1, y2, y3, labels=['sin', 'cos', 'tan'])
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
```
这段代码将会绘制出一个堆积区域图,其中包含了三个数据序列 sin(x), cos(x) 和 tan(x)。在图表中,每个数据序列都被彼此重叠,形成了一个堆积区域。在这个例子中,我们使用了 plt.legend() 函数来添加图例,使得每个数据序列与对应的标签一一对应。
plt.stackplot颜色透明度
您可以通过设置alpha参数来控制plt.stackplot中的颜色透明度。alpha参数的取值范围为0到1,其中0表示完全透明,1表示完全不透明。以下是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [2, 3, 4, 5, 6]
plt.stackplot(x, y1, y2, alpha=0.5) # 设置alpha参数为0.5,表示半透明
plt.show()
```
在上述代码中,我们使用plt.stackplot绘制了两个堆叠区域图(stacked area plot),并通过alpha参数将其颜色设置为半透明。您可以根据自己的需要调整alpha参数的值来控制透明度的程度。
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