概述
这一张介绍的是叠堆图,
叠堆图:主要用于显示【部分对整体】随时间的变化关系,叠堆图和饼图很相似但是,叠堆图反应是数据随着时间的变化。
举个简单的例子,假如我们想要查看一下近5日的上证指数走势图:
# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"C:WindowsFontssimhei.ttf", size=14)
date =['2018-05-07','2018-05-08', '2018-05-09' , '2018-05-10', '2018-05-11']
data = [3136.64, 3160.50, 3159.15, 3163.26, 3174.03]
plt.stackplot(date,data)
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('value')
plt.title(u'叠堆图示例', FontProperties=font)
plt.show()
【注】由于这里的数据是非常接近的所以使用叠堆图来表示不是很明显。
附录:参数的类型
plt.stackplot(x,* args,** kwargs )
param | type | 含义 |
---|---|---|
“x” | array | 维度为n的一维数组 |
“y” | array | 2d数组(维度MxN)或1d数组的序列(每维1xN) |
“baseline “ | [‘zero’ , ‘sym’ ,‘wiggle’ , ‘weighted_wiggle’] | 计算基线的方法 |
“zero” | function | 恒定的零基线,即一个简单的堆积图。 |
“sym” | function | 围绕零对称,有时称为“ThemeRiver” |
“wiggle” | function | 最小化平方斜率的总和 |
“weighted_wiggle” | function | 是否相同,但权重来说明每个图层的大小。它也被称为“Streamgraph”版式。 |
“labels “ | string | 要分配给每个数据系列的标签。 |
“colors “ | string | 颜色的列表或元组。这些将循环并用于对堆叠区域进行着色。 |
“**kwargs” | object | 所有其他关键字参数传递给Axes.fill_between()。 |
对应不同的几个参数,我们来尝试下不同的效果:
- x为一维数组,y为二维数组
# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"C:WindowsFontssimhei.ttf", size=14)
date =[1,2,3,4,5]
earn=[156,356,574,300,687]
pay=[[15,30,27,43,21],[22,38,27,18,42]]
plt.stackplot(date,earn,pay, colors=['green','yellow','orange'])
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('value')
plt.plot([],[],color='green', label="income", lineWidth=5)
plt.plot([],[],color='yellow',label="launch", lineWidth=5)
plt.plot([],[],color='orange',label="dinner", lineWidth=5)
plt.title(u'叠堆图示例——统计五天收入与支出', FontProperties=font)
plt.legend()
plt.show()
最后
以上就是糟糕胡萝卜为你收集整理的python Matplotlib 系列教程(五)——绘制叠堆图的全部内容,希望文章能够帮你解决python Matplotlib 系列教程(五)——绘制叠堆图所遇到的程序开发问题。
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