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Python繪制柱狀圖堆疊圖完整代碼

更新時間：2023年09月20日 11:17:42 作者：項目申報小狂人

有個朋友要求幫忙繪制堆疊柱狀圖,查閱了一些文檔之后也算是完成了,只是一個小demo,下面我就記錄一下,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python繪制柱狀圖堆疊圖的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

一、引入庫

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

二、數(shù)據(jù)準備

示例：pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。

開始繪制柱狀堆疊圖之前，我們需要生成實驗數(shù)據(jù)。在本案例中，我們可以使用 NumPy 庫生成兩個數(shù)組 y1 和 y2 來分別表示產(chǎn)品 A 和 B 在五個不同城市的銷售情況。代碼如下：

import numpy as np
# 生成實驗數(shù)據(jù)
x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
y1 = np.array([12, 25, 19, 23, 20])
y2 = np.array([15, 24, 25, 18, 20])

三、繪制基本柱狀堆疊圖

1.繪制基本圖形

使用 Matplotlib 的 bar 函數(shù)來繪制柱狀堆疊圖。該函數(shù)需要傳入以下參數(shù)：

left：每個矩形條左邊的位置；
height：每個矩形條的高度；
bottom：每個矩形條底邊的位置，即前面一個矩形條頂部的位置；
width：每個矩形條的寬度，該值默認為 0.8。

使用兩個數(shù)組 y1 和 y2 分別表示產(chǎn)品 A 和 B 在五個城市的銷售情況，使用 x 數(shù)組表示各城市名稱。我們先定義一個關(guān)于柱狀圖的繪制參數(shù)，代碼如下：

# 設(shè)置字體樣式和大小
font={'family':'Times New Roman','size':28}
font_value = {'family':'Times New Roman','size':20}
# 繪制柱狀堆疊圖，設(shè)置柱子顏色和標簽
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
N = len(y1)
width = 0.45
ind = np.arange(N)
bar_plot1 = ax.bar(ind, y1, width, color=plt.cm.Set1(np.arange(N)), alpha=0.7, label='Type A')
bar_plot2 = ax.bar(ind, y2, width, bottom=y1, color=plt.cm.Set2(np.arange(N)), alpha=0.7, label='Type B')

2.設(shè)置柱子寬度、添加刻度標簽和旋轉(zhuǎn)角度

調(diào)整柱子的寬度，使它們之間的距離更大，以便更清晰地區(qū)分每個城市的銷售情況。

可以使用 width 參數(shù)來調(diào)整柱子的寬度，例如 width=0.4。此外，我們還需要為橫坐標軸添加刻度標簽，并將標簽旋轉(zhuǎn) 45 度，以便更清晰地顯示每個城市的名稱。代碼如下：

# 設(shè)置字體樣式和大小
font={'family':'Times New Roman','size':28}
font_value = {'family':'Times New Roman','size':20}
# 繪制柱狀堆疊圖，設(shè)置柱子顏色和標簽
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
N = len(y1)
width = 0.45
ind = np.arange(N)
bar_plot1 = ax.bar(ind, y1, width, color=plt.cm.Set1(np.arange(N)), alpha=0.7, label='Type A')
bar_plot2 = ax.bar(ind, y2, width, bottom=y1, color=plt.cm.Set2(np.arange(N)), alpha=0.7, label='Type B')
# 添加標題、標簽和圖例
ax.set_title('Sales of Product A & B in Different Cities', fontsize=24)
ax.set_xlabel('City', font)
ax.set_ylabel('Value', font)
ax.legend(ncol=2, loc='best', fontsize=20)
# 設(shè)置橫坐標軸刻度標簽旋轉(zhuǎn)角度
new_x = ['City '+i for i in x]
plt.xticks(np.arange(len(x)), new_x, rotation=45)
# 顯示圖表
plt.show()

四、完整代碼

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成實驗數(shù)據(jù)
x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
y1 = np.array([12, 25, 19, 23, 20])
y2 = np.array([15, 24, 25, 18, 20])
# 設(shè)置字體樣式和大小
font={'family':'Times New Roman','size':28}
font_value = {'family':'Times New Roman','size':2}
# 繪制柱狀堆疊圖，設(shè)置柱子顏色和標簽
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
#定義繪圖的柱子組數(shù)
N = len(x)
###設(shè)置柱子寬度
width = 0.45
ind = np.arange(N)
bar_plot1 = ax.bar(ind, y1, width, color=plt.cm.Set1(np.arange(N)), alpha=0.7, label='Type A')
bar_plot2 = ax.bar(ind, y2, width, bottom=y1, color=plt.cm.Set2(np.arange(N)), alpha=0.7, label='Type B')
# bar_plot3 = bar_plot2+bar_plot
# 添加標題、標簽和圖例
# ax.set_title('Temperature / ℃', fontsize=24)
ax.set_xlabel('City', font)
ax.set_ylabel('Value', font)
ax.legend(ncol=2, loc='best', fontsize=20)
ax.set_ylim(0,53)
##x軸刻度名稱、傾斜角度
new_x = ['City '+i for i in x]
plt.xticks(np.arange(len(x)), new_x, rotation=45)
# 設(shè)置坐標軸刻度字體和字號
font_tick = {'family': 'Times New Roman', 'size': 24}
for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
    label.set_fontproperties(font_tick)
# 調(diào)整字體顏色、柱子寬度等其他參數(shù)
for rect, height_1, height_2 in zip(bar_plot2, y1, y2):
    height_2 = rect.get_height()
    ax.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2., height_1 + height_2 + 0.5, '%d' % int(height_2),
            ha='center', va='bottom', fontsize=20, color='green', fontname='Times New Roman')
    ax.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2., height_1 + 1/2, '%d' % int(height_1),
            ha='center', va='bottom', fontsize=20, color='blue', fontname='Times New Roman')
##右上邊框是否可見
# ax.spines['top'].set_visible(False)
# ax.spines['right'].set_visible(False)
##刻度線長寬設(shè)置
ax.tick_params(axis='x', direction='out', length=6, width=2)
ax.tick_params(axis='y', direction='in', length=6, width=2)
plt.tight_layout()
plt.savefig("C:/Users/ypzhao/Desktop/a.jpg",dpi=600)
# 顯示圖表
plt.show()