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掌握Python，轻松实现堆叠矩形可视化

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引言

在数据可视化中，堆叠矩形图（Stacked Rectangle Plot）是一种有效的展示多类别数据占比关系的图表。它结合了条形图和矩形图的特点，能够清晰地展示每个类别内部的分布情况以及各类别之间的比较。Python作为一种功能强大的编程语言，拥有多种库可以实现堆叠矩形图的可视化。本文将介绍如何使用Python轻松实现堆叠矩形可视化。

准备数据

在进行可视化之前，首先需要准备合适的数据。以下是一个简单的示例数据，包含三个类别和两个组别：

data = {
    '类别': ['类别1', '类别2', '类别3'],
    '组别A': [10, 20, 30],
    '组别B': [15, 25, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)

导入库

为了绘制堆叠矩形图，我们需要导入以下Python库：

  • pandas：用于数据处理和分析。
  • matplotlib：用于数据可视化。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

数据处理

在绘制堆叠矩形图之前，需要对数据进行一些处理，例如计算每个类别的总和。

# 计算每个类别的总和
df['总和'] = df[['组别A', '组别B']].sum(axis=1)

绘制堆叠矩形图

接下来，使用matplotlib库绘制堆叠矩形图。以下是一个示例代码：

# 设置绘图区域
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 绘制矩形图
for i, row in df.iterrows():
    ax.add_patch(plt.Rectangle((row['类别'], 0), width=0.5, height=row['总和'], fill=True, color='skyblue'))

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('类别')
ax.set_ylabel('总和')

# 设置标题
ax.set_title('堆叠矩形图示例')

# 显示图表
plt.show()

优化图表

为了使堆叠矩形图更加美观和易于理解，可以对图表进行以下优化：

  • 设置坐标轴的范围。
  • 添加图例。
  • 设置字体大小和样式。
# 设置坐标轴范围
ax.set_xlim(0, len(df['类别']))
ax.set_ylim(0, df['总和'].max())

# 添加图例
ax.legend(['组别A', '组别B'], loc='upper left')

# 设置字体大小和样式
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10)

总结

通过以上步骤，我们可以使用Python轻松实现堆叠矩形图的可视化。堆叠矩形图能够有效地展示多类别数据的占比关系，有助于我们更好地理解和分析数据。在实际应用中，可以根据具体需求对图表进行优化和调整。

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