Matplotlib绘制 堆积条形图

可以使用 Matplotlib 的 `bar()` 函数绘制堆积条形图。在调用 `bar()` 函数时，需要将第一组数据作为参数传入，并在后续调用中使用 `bottom` 参数将其他组数据堆叠在顶部。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.bar(range(3), data1)
plt.bar(range(3), data2, bottom=data1)
plt.bar(range(3), data3, bottom=data1+data2)

这样就可以绘制出堆积条形图了。

可以使用 `plt.legend`显示每一块的名称

plt.bar(range(3), data1,label='data1')
plt.bar(range(3), data2, bottom=data1,label='data2')
plt.bar(range(3), data3, bottom=data1+data2,label='data3')
plt.legend()
plt.show()

相关问题

matplotlib绘制堆积条形图

当然，`matplotlib`中的堆积条形图（Stacked Bar Chart）可以帮助你清晰地比较不同分类的数据累积值。以下是如何使用`pyplot`模块创建一个简单的堆积条形图：

% 导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有两组数据，每组都有三个类别
categories = ['A', 'B', 'C']
data1 = [10, 20, 30]
data2 = [5, 15, 25]

% 创建一个新的图形
plt.figure()

% 使用bar()函数绘制堆积条形图
bar1 = plt.bar(categories, data1, label='Group 1')  # 第一组数据
bar2 = plt.bar(categories, data2, bottom=data1, label='Group 2')  # 底部参数设置为第一组数据的高度，叠加第二组数据

% 添加标题、标签和图例
plt.title('Stacked Bar Chart')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.legend()

% 显示图形
plt.show()

在这个例子中，`bottom=data1`参数告诉`bar()`函数从每个柱子的基础高度开始堆叠，而不是从零开始。

python matplotlib绘制堆积柱状图横版相同长度

可以使用 `barh` 方法和 `bottom` 参数来绘制堆积柱状图。假设已有数据列表 `data`，其中每个元素又是一个列表，表示一根柱子上的多个条形图数据。可以使用如下代码进行堆积柱状图横版绘制，其中 `category` 是类别列表，表示每根柱子的名称：

import matplotlib.pyplot as plt

category = ['A', 'B', 'C', 'D']
data = [[10, 20, 30, 40], [5, 15, 25, 35], [2, 4, 6, 8]]

bars = []
for i, d in enumerate(data):
    if i == 0:
        bars.append(plt.barh(category, d))
    else:
        bars.append(plt.barh(category, d, left=sum([data[j][k] for j in range(i)])))
    
plt.legend(bars, ['bar'+str(i) for i in range(len(data))])
plt.show()

其中第一个条形图数据使用普通的 `plt.barh` 方法绘制，后面的条形图数据需要指定 `bottom` 参数为前面数据的和，这样可以让多个条形图叠加在一起。最后使用 `plt.legend` 方法添加图例，其中每个图例对应一根柱子上的所有条形图。