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Matlibplot仅显示堆叠条形图上的一个曲线图

Matplotlib是一个Python的数据可视化库，可以用于创建各种类型的图表，包括堆叠条形图和曲线图。

堆叠条形图是一种用于比较多个类别数据的图表类型。它将不同类别的数据以条形的形式堆叠在一起，以显示它们之间的相对大小和组成关系。在堆叠条形图上添加曲线图可以进一步展示数据的趋势和变化。

Matplotlib提供了丰富的函数和方法来创建堆叠条形图和曲线图。可以使用bar函数创建堆叠条形图，使用plot函数创建曲线图。通过设置合适的参数，可以将曲线图添加到堆叠条形图上。

堆叠条形图和曲线图在许多领域都有广泛的应用。例如，在金融领域，可以使用堆叠条形图展示不同行业的市场份额，并在上面添加曲线图显示市场趋势。在销售领域，可以使用堆叠条形图展示不同产品的销售量，并在上面添加曲线图显示销售趋势。在科学研究中，可以使用堆叠条形图展示不同实验条件下的数据，并在上面添加曲线图显示实验结果。

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相关搜索:HighChart -堆叠条形图-在条形图上显示条形图中特定部分的虚线Python/Pandas -堆叠条形图上不同的标签颜色仅显示每隔一列的堆叠条形图使用checkboxGroupInput仅显示绘图上的特定条形图使用ggplot2在堆叠条形图上显示透明图层删除值为零的堆叠条形图上的注释在R中的堆叠条形图上添加散点图在另一个条形图上显示ChartJS堆叠条形图，以进行目标与销售分析在堆叠条形图上显示总计在堆叠的条形图上适当地放置注释
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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....# 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为： 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上...df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为： df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x...plt.show() 输出为： 1.4 绘制折线图-双y轴 折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 # 折线图｜双y轴 # A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 ax = df.plot...iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为： 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行，堆叠对应着着stacked=True

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为什么你觉得Matplotlib用起来很困难？因为你还没看过这个思维导图

而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果： ?...我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释： 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系，因为您可以直接看到数据的原始分布。您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。 ?...这允许使用直接查看同一图上的两个分布。 ?...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?

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可视化图表样式使用大全

密度图 (Density Plot) 又称为「密度曲线图」，用于显示数据在连续时间段内的分布状况。...堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...流向地图 (Flow Map) 在地图上显示信息或物体从一个位置到另一个位置的移动及其数量，通常用来显示人物、动物和产品的迁移数据。...非彩带弦图 (Non-ribbon Chord Diagram) 是弦图的一个精简版本，仅显示节点和连接线，更加强调数据之间的连接关系。 推荐的制作工具有：Circos。 树形图 ?

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐！

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60 种常用可视化图表，该怎么用？

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

不定向网络图仅显示实体之间的连接，而定向网络图则可显示连接是单向还是双向（通过小箭头）。 网络图数据容量有限，并且当节点太多时会形成类似「毛球」的图案，使人难以阅读。...9、密度图 密度图 (Density Plot) 又称为「密度曲线图」，用于显示数据在连续时间段内的分布状况。...13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...推荐的制作工具有：Arpit Narechania's Block。 30、径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观，但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。

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52个数据可视化图表鉴赏

4.条形图 条形图是一种用矩形表示分组数据的图表，矩形条的长度与其表示的值成比例。可以垂直或水平绘制条形图。垂直条形图有时也称为折线图。图表的一个轴显示要比较的特定类别，另一个轴表示离散值。...例如，可以有一个折线图，其中各行显示每个客户细分一段时间内的平均销售额，然后可以有另一行显示所有客户细分的组合平均值。 16.连接地图 连接地图是通过直线或曲线将放置在地图上的点连接起来绘制的。...图上的每个圆表示一个刻度上的值，而径向分隔符（从中心跨越的线）用于每个类别或间隔（如果是直方图）。通常，刻度上的较低值从中心开始，随着每个圆的增大而增大。...但是，负值也可以显示在圆型柱状图上，法是从任何一个外圆（从中心圆）开始零位，并将其内的所有圆用于负值。 39.圆型树形图 这种类型的可视化通过一系列环显示层次结构，这些环为每个类别节点切片。...47.螺旋图 这种类型的可视化沿着阿基米德螺线绘制基于时间的数据。曲线图从螺旋的中心开始向外延伸。缓和曲线图用途广泛，可以使用沿缓和曲线路径显示的条、线或点。

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《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

如果你要寻找一个可能不知道其名称的特定可视化图形，它既可以用作目录，也可以作为图表制作的灵感来源。 1 数目 数目的可视化最常见的还是使用垂直的和水平排列的条形图。...除了条形图之外，我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。...由于条形图可以分成水平也垂直的，所以也就分垂直和水平条形图了。饼图强调各个部分的总和并且可以突出显示简单的区分。但是每一部分之间的比较的话，并排的条形图可能更好一些。...另外，堆叠的条形图基本使用所有情况，如果是比例沿连续性变量进行变化的时候，使用堆叠的密度图是可以的。 ?...4 x-y 相关性 当我们想显示两个连续性变量的变化的时候，可以使用散点图来进行可视化。如果我们有三个连续性变量，则可以将一个映射到点大小上，从而创建散点图的一种变体，称为气泡图。

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手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)

准备工作 我这边是在jupyterlab中演示的plotly图表，如果只安装plotly是无法正常显示图表的（会显示为空白），我们需要进行以下准备(以下命令均在cmd下操作即可)： # 安装plotly...条形图 条形图其实就是柱状图转个90度，横着显示呗。所以，本质上是一样的，唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同。...条形图 3. 折线图 折线图大致可以是画一个折线图或多条折线图。...自定义每个色块颜色 在饼图上显示数据标签： # 在饼图上显示数据标签 import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("year...在饼图上显示数据标签 圆环图： 圆环图是指饼图中间一定半径的圆部分为空白，设置参数hole=int即可（0-1）。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。 在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据...，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果。...y='AAPL', legend=False, autopct='%.f') Output: 默认情况下，图例将显示在饼图上，因此我们将 False 分配给 legend 关键字以隐藏图例。

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大咖说数据分析的方法

将数据用图形化的方式显示出来能够给人更加直观的认识，如果图形设计得好，可以起到更加震撼的效果。...月度销售额曲线图 1.3 不同的想法用不同的图形表达 自18世纪初数据图形化开始兴起到现在，人们创造了各种各样的图形样式，仅Excel中的模板就有50多种（Excel2016版），并且还可以在既定模板的基础上自行定义...（1）点：第一种情况是用点来标识一个对象，当把点放到一个平面的图形中时，标识的是点在横轴和纵轴上的位置关系，当将多个点放到平面地图上时，则表示的是点与点之间的“距离”关系，即分布情况；第二种情况是，用点来标识同一事物或者同一类事物在不同情况下的状态...月度销售额曲线图 1.3 不同的想法用不同的图形表达 自18世纪初数据图形化开始兴起到现在，人们创造了各种各样的图形样式，仅Excel中的模板就有50多种（Excel2016版），并且还可以在既定模板的基础上自行定义...（1）点：第一种情况是用点来标识一个对象，当把点放到一个平面的图形中时，标识的是点在横轴和纵轴上的位置关系，当将多个点放到平面地图上时，则表示的是点与点之间的“距离”关系，即分布情况；第二种情况是，用点来标识同一事物或者同一类事物在不同情况下的状态

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Pandas数据可视化

也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数的百分比 : 条形图(柱状图)非常灵活： 高度可以代表任何东西，只要它是数字即可 每个条形可以代表任何东西，只要它是一个类别即可。...，易于比较各组数据之间的差别 折线图： 易于比较各组数据之间的差别； 能比较多组数据在同一个维度上的趋势； 每张图上不适合展示太多折线  面积图就是在折线图的基础上，把折线下面的面积填充颜色 ： 直方图...  直方图看起来很像条形图， 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行， 直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...堆叠图（Stacked plots） 展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒  从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是...： 通过透视表找到每种葡萄酒中，不同评分的数量 ： 从上面的数据中看出，行列分别表示一个类别变量（评分，葡萄酒类别），行列交叉点表示计数，这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时，仍然非常有效

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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

堆叠条形图用于显示数据集子组。...这是堆叠条形图的类型，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...复合折线图也可以称作堆叠面积图，堆叠面积图和基本面积图一样，唯一的区别就是图上每一个数据集的起点不同，起点是基于前一个数据集的，用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线，展示的是部分与整体的关系...这些有两种类型： 威尔金森点图 在这个点图中，局部位移用于防止图上的点重叠。 克利夫兰点图 这是一个类似散点图的图表，在一个维度中垂直显示数据。...中位数（小提琴图上的一个白点) 四分位数范围（小提琴中心的黑色条）。 较低/较高的相邻值（黑色条形图）--分别定义为第一四分位数-1.5 IQR和第三四分位数+1.5 IQR。

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数据可视化设计指南

占比图表包括： 1.堆叠的条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积的面积图 5.矩形树图 6.旭日图 相关性图表 相关性图表显示两个或多个变量之间的相关性。...面积图 面积图有几种类型，包括堆叠面积图和重叠面积图： 堆叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此重叠 这两个图的区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...取而代之的是，使用堆叠面积图来比较一个时间维度内的多个数据类别（水平轴表示时间）。 ? 允许。 使用堆叠面积图表示多个数据，能够保持良好的可读性。3个类别的数据堆叠显示 ? 禁止。...将文本水平放置在柱状图上，如果需要，可以旋转柱状图以腾出空间。 ? 警告。 不要旋转条形标签角度，因为这会使它们难以阅读。 图例和注释 图例和注释是用来描述图表的详细数据信息。...平移 平移允许用户浏览到屏幕之外的UI。应该以对显示的数据有意义的方式进行约束。例如，如果图表的一个维度比另一个维度更重要，则可以将平移方向限制为仅该方向。 平移动作通常与缩放配对。

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R|UpSet-集合可视化

介绍一个R包UpSetR，专门用来集合可视化，当多集合的韦恩图不容易看的时候，就是它大展身手的时候了。..., #keep.order按照sets参数的顺序排序 number.angles = 30, #调整柱形图上数字角度 point.size = 2, line.size = 1, #点和线的大小 mainbar.y.label...list，里面可以设置颜色,没设置的话将调用包里默认的调色板； active：被指定的条形图：TRUE显示颜色，FALSE在条形图顶端显示三角形； upset(data, main.bar.color..."), ##指定作用的交集 color = "red", ##设置颜色，未设置会调用默认调色板 active = F, # TRUE：条形图被颜色覆盖，FALSE：条形图顶端显示三角形 query.name...queries = T), #T 则显示出上面queries定义的颜色 list(plot = histogram, x = "ReleaseDate", queries = F)), ncols =

1.3K42

matplotlib入门

index = np.arange(n_groups) bar_width = 0.35 opacity = 0.8 #画第一个条形图 rects1 = plt.bar(index, #定义第一个条形图的...定义第一个条形图的X坐标信息 means_frank, #定义第一个条形图的Y轴信息 bar_width, #定义条形图的宽度...', label = '张三') #定义第一个条形图的标签信息 #画第二个条形图 rects2 = plt.bar(index, # 与第一个条形图在X周上无缝“...如果是数组，则根据数组元素取值移动对应的柱子；即直方图上下便宜距离； histtype：{‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’}；'bar’是传统的条形直方图...；'barstacked’是堆叠的条形直方图；'step’是未填充的条形直方图，只有外边框；‘stepfilled’是有填充的直方图；当histtype取值为’step’或’stepfilled’，rwidth

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60种常用可视化图表的使用场景——（下）

每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。 条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。...连接地图非常适合用来显示地理连接和关系，也可以通过研究连接地图上的连接分布或集中程度来显示空间格局。...39、流向地图 流向地图 (Flow Map) 在地图上显示信息或物体从一个位置到另一个位置的移动及其数量，通常用来显示人物、动物和产品的迁移数据。...48、非彩带弦图 非彩带弦图 (Non-ribbon Chord Diagram) 是弦图的一个精简版本，仅显示节点和连接线，更加强调数据之间的连接关系。 推荐的制作工具有：Circos。

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图表解析系列之柱状图

释义 是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。...将类别拆分称多个子类别，形成“堆叠柱状图”。再如将柱形图与折线图结合起来，共同绘制在一张图上，俗称“双轴图”，等等。...请注意：【条形图】在不同的产品或是概念解析中存在差异，例如在维基百科中，条形图等同于柱状图，认为柱状图为条形图的另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向的柱状图。...图片 堆叠柱状图：由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。 图片 双轴图（组合图） 双轴图的指标分为左侧指标和右侧指标，对应的坐标轴分别为坐标 Y 轴的左轴（主轴）和右轴（副轴）。...注意纵轴的底端（最右侧）是从 34 开始的，而不是 0。这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。

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5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

根据这个范围和所需的箱子数量，我们实际上可以计算出每个箱子的宽度。最后，我们在同一块图上绘制两个直方图，其中一个稍微透明一些。...我们将看到三种不同类型的条形图：常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中，请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...在' barplot() '函数中，' xdata '表示x轴上的标记，' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线，用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...然后我们循环遍历每一组，对于每一组，我们在x轴上画出每一个刻度的横杠，每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中，我们比较了每天的服务器负载。...我们循环遍历每一组，但是这次我们在旧的条形图上绘图，而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?

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