# 如何实现 Python 堆叠面积图
在数据可视化领域，堆叠面积图是一种非常有效的呈现方式，能够清楚地展示不同数据集合的变化情况。下面将介绍如何使用 Python 的 Matplotlib 库来创建一个堆叠面积图。本文将通过流程图和甘特图帮助你更好地理解整个过程。
## 流程图
我们可以用下面的流程图展示创建堆叠面积图的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[
# 使用Python绘制堆叠面积图
堆叠面积图是一种通过区域的高度来表示各部分对整体的贡献的图表。在数据分析中，堆叠面积图常被用来可视化随时间变化的数据，尤其是在分析不同类别之间的相对贡献时。本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib库来绘制堆叠面积图，并提供具体的代码示例和说明。
## 1. 什么是堆叠面积图？
堆叠面积图是面积图的一个变种，通常用于展示多个数据系列的相对大小以
[此帖子的早期版本标题不正确：“如何在一列numpy记录中添加一列？”早先的标题中提出的问题已经部分为answered,但此答案并不完全是该帖子的早先版本所要求的内容.我重新命名了标题,并对其进行了实质性的编辑,以使区别更加清晰.我还解释了为什么我前面提到的答案不符合我的期望.]假设我有两个numpy数组x和y,每个数组由r个“记录”(又名“结构化”)数组组成.设x的形状为(r,cx),y的形状为
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2023-10-01 10:29:20
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1、柱状图、堆叠图import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 柱状图、堆叠图、面积图、填图
# plt.plot(kind='bar/barh') , plt.bar()
# 柱状图与堆叠图
fig,axes = plt.subplots(4, 1, figsize=[10,10])
s =
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2024-06-02 18:51:57
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那啥…zufe的同学如果是mxw老师的数据可视化的课就不要抄这个交作业了?博主今年也选了这门课也是作为作业备忘录用的 抄了大家都不好看??? 且我到处都有藏我的各种tag 一抄就很明显from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line,Page
from pyecharts.faker import Fak
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2023-06-29 16:12:25
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ndarray进阶堆叠操作布尔索引与花式索引布尔索引花式索引广播机制线性代数运算 堆叠操作堆叠操作实质上就是把形状有相同之处的数组拼接起来。根据堆叠的方式可以分为横向堆叠hstack、竖向堆叠vstack、高度堆叠dstack和堆叠stack。这几个函数的主要参数都是包含要进行操作的维数相同的ndarray的元组，而stack还有额外的第二个参数axis。vstack：将数组沿第一个维度堆叠。例
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2024-06-03 18:03:04
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16.使用gridspec定义多子图 16.1.图标题 17.条形图（Bar plots） 17.1.分组条形图 17.2.堆叠条形图(Stacked bar chart) 18.饼图（Pie plots） 18.1.甜甜圈图(Donut chart) 18.2.嵌套饼图 （Nested pie chart）16.使用gridspec定义多子图matplotlib.gridspec包含一个Grid
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2024-10-12 20:14:06
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## 使用Python绘制面积堆叠图的完整指南
面积堆叠图是一种用于可视化不同数据类别随时间或其他变量变化的图形。它不仅可以帮助我们理解各个类别在总数据中的比例变化，还能显示出数据的整体趋势。在Python中，我们可以使用Matplotlib或Seaborn等库来创建面积堆叠图。本文将带您了解如何使用Python制作面积堆叠图，并提供详细的代码示例。
### 1. 安装必要的库
在开始之前，
一、绘制堆积面积图1.使用stackplot()绘制堆积面积图stackplot(x,y labels=(), baseline='zero', data=None, *args, **kwargs)该函数常用参数的含义如下。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。例如，使用stackplot()函数绘制由
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2023-09-30 23:07:08
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在数据可视化领域，Python 的 Pyecharts 库为实现堆叠面积图提供了强大而灵活的功能。堆叠面积图通常用于显示各部分随时间变化的情况，便于比较各部分总和的趋势。本文将详细记录如何使用 Pyecharts 创建堆叠面积图的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
### 环境准备
#### 前置依赖安装
堆叠面积图的实现需要安装 Pyecharts 和
饼图常用于统计学模块，画饼图用到的方法为：pie( )一、pie()函数用来绘制饼图pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedg
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2023-06-19 13:36:00
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目录 Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图1.基本图表绘制 plt.plot()ts.plot() 由Series直接生成图表 Dataframe直接生成图表 df.plot( )2.柱状图、堆叠图、面积图、填图柱状图、堆叠图柱状图 plt.bar() --第二种绘制方法外嵌图表p
折线图与面积图① 单线图、多线图② 面积图、堆叠面积图 1. 折线图--单线图 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 不发出警告
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2023-08-04 14:27:14
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文章目录前言一、图片大小的设定和调节1. 三种调整matplotlib图片大小的方法1.1 plt.figure(figsize=(n, n))1.1.1 代码如下：1.1.2 输出结果如下：1.1.3 代码如下：1.1.4 输出结果如下：1.2 plt.rcParams['figure.figsize']=(n, n)1.2.1 代码如下：1.2.2 输出结果如下：1.2.3 代码如下：1.2
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2024-05-17 14:29:37
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1、堆叠面积图的简介堆叠面积图属于面积图的一种，显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线，可强调某个类别交于系列轴上的数值的趋势线。堆叠面积图和基本面积图一样，唯一的区别就是图上每一个数据集的起点不同，起点是基于前一个数据集的，用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线，展示的是部分与整体的关系。堆叠面积图能够直观地将累计的数据，呈现给读者。堆叠面积图上的最大的面积代表了所有
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2023-08-29 12:04:37
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统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。它具有直观、形象、生动、具体等特点。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。在上一篇《第3天｜16天搞定Python数据分析，Matplotlib 》中，我们在学习Matplotlib的基本用法时，开发实现了线状图和散点图，它们就是统计图来的。这一节我们将用Matplotlib实现更多的统计图
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2024-02-26 17:48:03
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matplotlib库，作为Python进行数据可视化的经典和最为常用库，是Python进行二维图表绘制必须掌握的内容，上次已经和大家探讨了如何用matplotlib库中的hist()函数来绘制直方图，那今天呢，咱们就再深化一下，看看如何绘制经典的堆积直方图哦！首先来说一下，什么是堆积直方图呢？其实呢，顾名思义，堆积的意思就是将直方图进行叠加显示哦。对于堆积直方图来说，只要掌握了如何绘制直方图，那
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2023-10-13 19:18:48
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文章目录系列文章3.1 Matplotlib之Hello World1 Matplotlib介绍2 Matplotlib画图流程3.2 基础绘图功能（以折线图为例）1 坐标刻度、标签、网格、图像保存2 在一个坐标系里绘制多个图3 在一个图里绘制多个坐标系方式一：figure的add_subplot方式二：plt的subplot方式三：plt的subplots3.3 常见图形绘制1 折线图2 散点图
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2024-01-29 10:38:04
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1 引言在上一节中我们介绍了使用matplotlib进行数据可视化的几种表现方法,包括折线图、散点图、饼状图以及柱状图; 今天我们来继续学习堆叠图、树地图、箱型图和提琴图，那么我们开始吧。。。2 堆叠图和树地图堆叠图可以很方便的比较数据间不同情况下的差异 树地图的思想就是通过方块的面积来表示，面积越大，其代表的值就越大，反之亦然。可视化结果：堆叠图：左上占比100%的堆叠面积图。它用于表示各种数据
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2023-12-01 09:39:40
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index_x=np.arange(len(cnbodfgbsort.index))
index_x
w=0.15
from matplotlib import pyplot as plt
plt.style.use(‘classic’)
plt.figure(figsize=(15,9))
plt.rcParams.update({‘font.family’: “Microsoft YaHei”
