Matplotlib-Stackplot

1. Stackplot in Python
2. Verwenden Sie die Stackplot-Funktion von Matplotlib
3. Vorteile von Matplotlib Stackplot
4. Abschluss

Matplotlib ist eine Bibliothek für Python, die eine breite Palette von Zeichenfunktionen bietet. Eines der nützlichsten Features von matplotlib ist die stackplot-Funktion.

Sie können damit ein gestapeltes Flächendiagramm erstellen, in dem die Werte jeder Datenreihe übereinander gestapelt sind. Es ist besonders nützlich für die Visualisierung von Daten mit mehreren Unterkategorien.

Beispielsweise könnten Sie damit Daten visualisieren, die nach Geschlecht, Altersgruppe oder Standort aufgeschlüsselt sind.

Es ist auch eine großartige Möglichkeit, kumulierte Daten zu visualisieren. Beispielsweise könnten Sie mit stackplot die Gesamtzahl der Bücher visualisieren, die ein Autor im Laufe seiner Karriere verkauft hat.

Wenn Sie nach einer Möglichkeit suchen, Daten mit mehreren Dimensionen zu visualisieren, ist die stackplot-Funktion von Matplotlib eine großartige Option.

Stackplot in Python

Ein stackplot ist ein Plot, der verschiedene Datenstücke übereinander zeigt. Die häufigste Verwendung für einen stackplot ist es, zu zeigen, wie verschiedene Teile eines Datensatzes zu einer Gesamtheit beitragen.

Beispielsweise verfügen Sie möglicherweise über Daten, die die Gesamtzahl der Sonnenstunden pro Tag zeigen, und Sie haben auch Daten, die die Anzahl der Sonnenstunden zeigen, die jeder Teil des Tages beiträgt.

Es würde Ihnen zeigen, wie sich die Gesamtzahl der Sonnenstunden im Laufe der Zeit ändert und wie jeder Teil des Tages zu dieser Summe beiträgt.

Die Datensätze werden übereinander gestapelt. Die ersten Daten werden ganz unten im Stack gesetzt und die letzten ganz oben.

Verwenden Sie die Stackplot-Funktion von Matplotlib

Mit der stackplot-Funktion von Matplotlib können Sie ein gestapeltes Flächendiagramm erstellen. Dies kann nützlich sein, um Daten zu visualisieren, die sowohl positive als auch negative Werte haben.

Um dies zu verwenden, müssen Sie Ihre Daten als Liste von Listen haben.

Jede Unterliste sollte die Daten für einen Datensatz enthalten. Die Funktion stapelt dann die Datensätze übereinander.

Sie können auch die Farben jedes Datensatzes angeben, indem Sie eine Liste von Farben an die Funktion stackplot übergeben. Das Standardfarbschema ist blau für den ersten Datensatz, orange für den zweiten Datensatz und grün für den dritten Datensatz.

Code:

# import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# months
months = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

# working weeks each month
working_weeks = [4, 2, 3, 4, 2, 4, 3, 4, 3, 2, 1, 0]

# non-working weeks each month
non_working_weeks = [0, 2, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 1, 2, 3, 4]

# Stackplot with the above data
plt.stackplot(months, working_weeks, non_working_weeks, colors=["g", "b"])

# months
plt.xlabel("months")

# working weeks
plt.ylabel("working_weeks")

# set the title of the Graph
plt.title("Working and Non Working weeks in an year")

# show the graph
plt.show()

Ausgang:

Vorteile von Matplotlib Stackplot

Matplotlib stackplot ist eine der beliebtesten Datenvisualisierungsbibliotheken von Python. Es ermöglicht Ihnen, auf einfache Weise schöne Diagramme und Grafiken zu erstellen und ist in hohem Maße anpassbar.

Eines der großartigen Dinge an stackplot ist, dass es sehr einfach zu bedienen ist. Sie können ein einfaches Diagramm mit nur wenigen Codezeilen erstellen.

Und wenn Sie mehr Kontrolle benötigen, können Sie den Code jederzeit anpassen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Ein weiterer Vorteil ist, dass es sehr vielseitig ist. Sie können es verwenden, um eine Vielzahl verschiedener Arten von Diagrammen und Grafiken zu erstellen.

Egal, ob Sie Daten für eine Präsentation oder eine Forschungsarbeit visualisieren möchten, es kann Ihnen dabei helfen, Ihre Arbeit zu erledigen.

Wenn Sie also nach einer Datenvisualisierungsbibliothek suchen, die einfach zu verwenden und hochgradig anpassbar ist, ist dies eine großartige Option.

Abschluss

Dieser Blog kommt zu dem Schluss, dass der stackplot eine großartige Möglichkeit ist, mehrere Datensätze auf demselben Plot zu visualisieren. Es ist besonders hilfreich, wenn Sie die relativen Größen jedes Datensatzes vergleichen.

Dies erklärt auch die Verwendung von stackplot. Übergeben Sie dazu die zu plottenden Daten und geben Sie das Schlüsselwort stack an.

Stackplot stapelt die Daten dann automatisch von unten nach oben.

Sie können auch eine Farbe für jeden Datenstapel angeben, was nützlich sein kann, um verschiedene Datensätze zu unterscheiden.