Phthon|Python matplotlib 堆叠图 Matplotlib|mysql|数据库|database|大

注：本文的所有数据请移步—— 参考数据

文章目录

一、水平堆叠图
二、波浪形堆叠图
三、加上数据标签

一、水平堆叠图堆叠图其实就是柱状图的一种特殊形式

from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('seaborn') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中国票房2021TOP9") plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PERSONS) plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE) plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.points) plt.show()

【Phthon|Python matplotlib 堆叠图】堆叠图效果

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可以看到有部分蓝色的数据被遮挡了，如果我们想全部展现，可以：

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"}) plt.title("中国票房2021TOP9") plt.bar(index_x,cnbodfgbsort.PERSONS,width=w) plt.bar(index_x+w,cnbodfgbsort.PRICE,width=w) plt.bar(index_x+2*w,cnbodfgbsort.points,width=w) plt.show()

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可以看到Excel的数据源当中BO与PRICE和PERSONS的数字相差过大，如果做堆叠图的话，BO会将其他的都进行覆盖，无法显示好的效果：

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因为数据相差实在太大，我们可以直接让BO除以1000：

from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中国票房2021TOP9") plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PERSONS) plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE) plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.BO/1000) plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.points) plt.show()

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from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中国票房2021TOP9") plt.bar(index_x-w,cnbodfgbsort.BO/1000,width=w)# 直接让BO除以1000 plt.bar(index_x,cnbodfgbsort.PERSONS,width=w) plt.bar(index_x+w,cnbodfgbsort.PRICE,width=w) plt.bar(index_x+2*w,cnbodfgbsort.points,width=w) plt.show()

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二、波浪形堆叠图

labels=['战争','爱情','动画','动作','惊悚','剧情'] colors=['tan','violet','turquoise','tomato','teal','steelblue'] plt.stackplot(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE,cnbodfgbsort.PERSONS,cnbodfgbsort.points,labels=labels,colors=colors)

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labels=['战争','爱情','动画','动作','惊悚','剧情'] colors=['tan','violet','turquoise','tomato','teal','steelblue'] plt.stackplot(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE,cnbodfgbsort.BO/900,cnbodfgbsort.PERSONS,cnbodfgbsort.points,labels=labels,colors=colors)

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三、加上数据标签

plt.legend()

labels=['票房','票价','人次','评分'] colors=['tan','violet','turquoise','tomato','teal','steelblue'] plt.stackplot(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE,cnbodfgbsort.BO/900,cnbodfgbsort.PERSONS,cnbodfgbsort.points,labels=labels,colors=colors) plt.legend()