绘制Python中的堆叠柱状图：Matplotlib库的应用

堆叠柱状图是用于比较多个类别的数据，并将它们以堆叠的形式展示在同一张图上的一种统计图形。Python中的Matplotlib库提供了丰富的绘图功能，可以用来绘制堆叠柱状图。

下面我们将介绍如何使用Matplotlib库来绘制堆叠柱状图，并给出一个使用例子。具体步骤如下：

步骤一：导入必要的库

首先，我们需要导入Matplotlib库和Numpy库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

步骤二：准备数据

接下来，我们需要准备要绘制的数据。假设我们要比较三个类别的数据A、B、C，每个类别有四个子类别1、2、3、4。那么我们可以使用一个4x3的二维数组来表示这些数据：

data = np.array([[1, 2, 3],
                 [2, 3, 4],
                 [3, 4, 5],
                 [4, 5, 6]])

步骤三：绘制堆叠柱状图

有了数据之后，我们就可以开始绘制堆叠柱状图了。首先，我们需要定义每个柱子的位置和宽度。可以使用Numpy的arange函数来生成这些值：

num_bars = data.shape[0]
ind = np.arange(num_bars)
width = 0.35

接下来，我们可以使用Matplotlib的bar函数来绘制每个类别的柱状图。由于是堆叠柱状图，我们需要为每个子类别的柱子指定起始位置和高度。可以使用Numpy的cumsum函数来计算每个子类别的起始位置。然后，我们可以使用循环遍历每个类别的柱子，并通过设置bottom参数来指定前面子类别的高度，从而实现堆叠的效果：

bottom = np.zeros(num_bars)
for i in range(data.shape[1]):
    plt.bar(ind, data[:, i], width, bottom=bottom)
    bottom += data[:, i]

最后，我们可以设置其他的图形属性，如标题、坐标轴标签、图例等，并使用plt.show()函数来显示图形：

plt.title('Stacked Bar Chart')
plt.xticks(ind, ('A', 'B', 'C', 'D'))
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.legend(('1', '2', '3', '4'))
plt.show()

完整的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3],
                 [2, 3, 4],
                 [3, 4, 5],
                 [4, 5, 6]])

num_bars = data.shape[0]
ind = np.arange(num_bars)
width = 0.35

bottom = np.zeros(num_bars)
for i in range(data.shape[1]):
    plt.bar(ind, data[:, i], width, bottom=bottom)
    bottom += data[:, i]

plt.title('Stacked Bar Chart')
plt.xticks(ind, ('A', 'B', 'C', 'D'))
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.legend(('1', '2', '3', '4'))
plt.show()

运行以上代码，就可以得到一个带有四个类别和四个子类别的堆叠柱状图。每个子类别的高度代表该类别在该子类别下的值。

通过上述例子，我们可以看到使用Matplotlib库绘制堆叠柱状图非常简单。只需要准备好数据，然后使用bar函数指定好堆叠关系即可。使用Matplotlib库的其他功能，我们还可以对柱状图进行更多的自定义，如改变颜色、添加网格线等。希望这篇文章对你有所帮助！