使用plots绘制分组和堆叠的条形图

是一种常见的数据可视化方法，可以帮助我们更直观地比较和展示不同组别或类别之间的数据差异和趋势。

分组条形图是指将不同组别或类别的数据以并列的形式展示在同一张图上。这种图形可以用于比较不同组别之间的数据差异，例如不同年份的销售额对比、不同地区的人口数量对比等。在绘制分组条形图时，我们可以使用不同颜色来区分不同组别，使得图形更加清晰易懂。

堆叠条形图是指将不同组别或类别的数据以堆叠的形式展示在同一张图上。这种图形可以用于展示总体数据的组成部分，例如不同产品的销售额占比、不同行业的市场份额占比等。在绘制堆叠条形图时，每个组别的数据会叠加在前面组别的数据上方，形成一个整体的堆叠效果。

在使用plots绘制分组和堆叠的条形图时，我们可以按照以下步骤进行操作：

导入必要的库和模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

准备数据：

# 分组条形图数据
group_names = ['Group A', 'Group B', 'Group C']
group_values_1 = [10, 15, 12]
group_values_2 = [8, 11, 9]
group_values_3 = [6, 13, 10]

# 堆叠条形图数据
stack_names = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3']
stack_values_1 = [20, 15, 10]
stack_values_2 = [10, 12, 8]
stack_values_3 = [5, 8, 6]

绘制分组条形图：

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 设置组别的位置
x = np.arange(len(group_names))

# 绘制条形图
plt.bar(x, group_values_1, width=0.2, label='Group 1')
plt.bar(x + 0.2, group_values_2, width=0.2, label='Group 2')
plt.bar(x + 0.4, group_values_3, width=0.2, label='Group 3')

# 设置x轴标签和标题
plt.xlabel('Groups')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Grouped Bar Chart')

# 设置x轴刻度标签
plt.xticks(x + 0.2, group_names)

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

绘制堆叠条形图：

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制条形图
plt.bar(stack_names, stack_values_1, label='Stack 1')
plt.bar(stack_names, stack_values_2, bottom=stack_values_1, label='Stack 2')
plt.bar(stack_names, stack_values_3, bottom=np.array(stack_values_1) + np.array(stack_values_2), label='Stack 3')

# 设置x轴标签和标题
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Stacked Bar Chart')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

通过以上步骤，我们可以使用plots绘制出分组和堆叠的条形图，从而更好地展示和比较不同组别或类别之间的数据差异和趋势。

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