假设有一购房数据表，其中学历数据有“高中及以下”、“大专/高职”、“大学本科”三类，限购政策数据有“作用不大”、“有一定作用”、“有明显作用”三类，请用Python制作堆积柱状图，探究不同学历对限购政策的观点是否有所不同

好的，以下是Python代码实现堆积柱状图的方法：

首先，我们需要导入几个必要的库：pandas, matplotlib.pyplot, numpy。pandas用于读取数据，matplotlib.pyplot用于绘图，numpy用于生成随机数据。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

然后，我们需要读取数据表并进行预处理。假设数据表的文件名为data.csv，其中包含两列数据：学历和限购政策。我们可以使用pandas库中的read_csv函数读取数据，并使用crosstab函数生成交叉表，其中行为学历类别，列为限购政策类别，值为统计数值。

data = pd.read_csv('data.csv')
table = pd.crosstab(data['学历'], data['限购政策'])

接下来，我们需要将交叉表转换为堆积柱状图的数据格式。我们可以使用numpy库中的cumsum函数将每一列的值逐行累加，得到一个新的二维数组。

stacked_data = np.cumsum(table, axis=1)

最后，我们可以使用matplotlib.pyplot库中的bar函数绘制堆积柱状图。需要注意的是，我们需要为每一个类别绘制一条竖直的线，以区分不同的类别。

plt.bar(table.index, table.iloc[:,0], color='b')
plt.bar(table.index, table.iloc[:,1], bottom=stacked_data.iloc[:,0], color='g')
plt.bar(table.index, table.iloc[:,2], bottom=stacked_data.iloc[:,1], color='r')
plt.legend(['作用不大', '有一定作用', '有明显作用'])
plt.xlabel('学历')
plt.ylabel('数量')
plt.title('不同学历对限购政策的观点')
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = pd.read_csv('data.csv')
table = pd.crosstab(data['学历'], data['限购政策'])
stacked_data = np.cumsum(table, axis=1)

plt.bar(table.index, table.iloc[:,0], color='b')
plt.bar(table.index, table.iloc[:,1], bottom=stacked_data.iloc[:,0], color='g')
plt.bar(table.index, table.iloc[:,2], bottom=stacked_data.iloc[:,1], color='r')

plt.legend(['作用不大', '有一定作用', '有明显作用'])
plt.xlabel('学历')
plt.ylabel('数量')
plt.title('不同学历对限购政策的观点')
plt.show()

以上代码将生成一张堆积柱状图，横轴为学历类别，纵轴为数量，颜色区分不同的限购政策类别。您可以根据需要对代码进行修改和调整。