使用matplotlib的堆叠条形图

堆叠条形图是一种数据可视化的方式，通过使用matplotlib库可以实现。堆叠条形图可以展示多个类别的数据在不同分组上的比较，同时还能展示每个类别内部的分布情况。

在堆叠条形图中，每个类别的数据被分成多个分组，每个分组代表一个子类别。每个子类别的数值通过堆叠在一起的条形来表示，条形的高度代表数值的大小。通过堆叠不同子类别的条形，可以直观地比较不同类别的数据在各个子类别上的分布情况。

堆叠条形图常用于展示多个类别的数据在不同维度上的比较，例如不同产品在不同地区的销售情况、不同部门在不同时间段的业绩对比等。

在使用matplotlib绘制堆叠条形图时，可以使用bar函数来绘制每个子类别的条形，通过设置bottom参数来控制条形的堆叠位置。具体步骤如下：

1. 导入matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

1. 准备数据：

categories = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3']  # 类别
subcategories = ['Subcategory 1', 'Subcategory 2', 'Subcategory 3']  # 子类别
data = [[10, 20, 30], [15, 25, 35], [5, 10, 15]]  # 数据

1. 绘制堆叠条形图：

fig, ax = plt.subplots()
bottom = [0] * len(subcategories)  # 初始化堆叠位置

for i, category_data in enumerate(data):
    ax.bar(subcategories, category_data, bottom=bottom, label=categories[i])
    bottom = [b + d for b, d in zip(bottom, category_data)]  # 更新堆叠位置

ax.set_xlabel('Subcategories')
ax.set_ylabel('Values')
ax.set_title('Stacked Bar Chart')
ax.legend()

plt.show()

在上述代码中，categories代表不同类别，subcategories代表不同子类别，data代表每个子类别的数值。通过循环遍历每个类别的数据，使用bar函数绘制堆叠条形图，并通过bottom参数控制条形的堆叠位置。最后，设置坐标轴标签、图表标题和图例，并使用show函数显示图表。

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