<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
注:本文的所有資料請移步—— 參考資料
堆疊圖其實就是柱狀圖的一種特殊形式
from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('seaborn') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中國票房2021TOP9") plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PERSONS) plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE) plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.points) plt.show()
堆疊圖效果
可以看到有部分藍色的資料被遮擋了,如果我們想全部展現,可以:
index_x=np.arange(len(cnbodfgbsort.index)) index_x w=0.15
from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中國票房2021TOP9") plt.bar(index_x,cnbodfgbsort.PERSONS,width=w) plt.bar(index_x+w,cnbodfgbsort.PRICE,width=w) plt.bar(index_x+2*w,cnbodfgbsort.points,width=w) plt.show()
可以看到Excel的資料來源當中BO與PRICE和PERSONS的數位相差過大,如果做堆疊圖的話,BO會將其他的都進行覆蓋,無法顯示好的效果:
因為資料相差實在太大,我們可以直接讓BO除以1000:
from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中國票房2021TOP9") plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PERSONS) plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE) plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.BO/1000) plt.bar(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.points) plt.show()
from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(15,9)) plt.rcParams.update({'font.family': "Microsoft YaHei"}) plt.title("中國票房2021TOP9") plt.bar(index_x-w,cnbodfgbsort.BO/1000,width=w) # 直接讓BO除以1000 plt.bar(index_x,cnbodfgbsort.PERSONS,width=w) plt.bar(index_x+w,cnbodfgbsort.PRICE,width=w) plt.bar(index_x+2*w,cnbodfgbsort.points,width=w) plt.show()
labels=['戰爭','愛情','動畫','動作','驚悚','劇情'] colors=['tan','violet','turquoise','tomato','teal','steelblue'] plt.stackplot(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE,cnbodfgbsort.PERSONS,cnbodfgbsort.points,labels=labels,colors=colors)
labels=['戰爭','愛情','動畫','動作','驚悚','劇情'] colors=['tan','violet','turquoise','tomato','teal','steelblue'] plt.stackplot(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE,cnbodfgbsort.BO/900,cnbodfgbsort.PERSONS,cnbodfgbsort.points,labels=labels,colors=colors)
plt.legend()
labels=['票房','票價','人次','評分'] colors=['tan','violet','turquoise','tomato','teal','steelblue'] plt.stackplot(cnbodfgbsort.index,cnbodfgbsort.PRICE,cnbodfgbsort.BO/900,cnbodfgbsort.PERSONS,cnbodfgbsort.points,labels=labels,colors=colors) plt.legend()
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