Matplotlib スタックプロット

1. Python のStackplot
2. Matplotlib の Stackplot 関数を使用する
3. Matplotlib Stackplot の利点
4. まとめ

Matplotlib は、幅広いプロット機能を提供する Python 用のライブラリです。 matplotlib の最も便利な機能の 1つは、stackplot 関数です。

これにより、各データ系列の値が互いに積み上げられた積み上げ面プロットを作成できます。 複数のサブカテゴリを持つデータを視覚化する場合に特に便利です。

たとえば、性別、年齢層、または場所ごとに分類されたデータを視覚化するために使用できます。

また、累積データを視覚化する優れた方法でもあります。 たとえば、stackplot を使用して、著者がキャリアを通じて販売した書籍の総数を視覚化できます。

複数の次元でデータを視覚化する方法を検討している場合は、Matplotlib の stackplot 関数が最適なオプションです。

Python のStackplot

stackplot は、さまざまなデータを重ねて表示するプロットです。 stackplot の最も一般的な用途は、データセットのさまざまな部分が合計にどのように寄与するかを示すことです。

たとえば、毎日の日照時間の合計を示すデータと、1 日の各部分が寄与する日照時間数を示すデータがあるとします。

日照時間の合計が時間の経過とともにどのように変化するか、および 1 日の各部分がその合計にどのように寄与するかを確認できます。

データセットは互いに積み重なっています。 最初のデータはスタックの一番下に設定され、最後のデータは一番上に設定されます。

Matplotlib の Stackplot 関数を使用する

Matplotlib の stackplot 関数を使用すると、積み上げエリア プロットを作成できます。 これは、正の値と負の値の両方を持つデータを視覚化するのに役立ちます。

これを使用するには、データをリストのリストとして持っている必要があります。

各サブリストには、1つのデータ セットのデータが含まれている必要があります。 次に、関数はデータセットを互いに積み重ねます。

色のリストを stackplot 関数に渡すことで、各データセットの色を指定することもできます。 デフォルトの配色は、最初のデータ セットは青、2 番目のデータ セットはオレンジ、3 番目のデータ セットは緑です。

コード：

# 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()

出力：

Matplotlib Stackplot の利点

Matplotlib stackplot は、Python で最も人気のあるデータ視覚化ライブラリの 1つです。 美しいチャートやグラフを簡単に作成でき、高度なカスタマイズが可能です。

stackplot の素晴らしい点の 1つは、非常に使いやすいことです。 ほんの数行のコードで基本的なグラフを作成できます。

さらに制御が必要な場合は、いつでもコードを微調整して、目的の結果を得ることができます。

もう1つの利点は、非常に用途が広いことです。 それを利用して、さまざまな種類のチャートやグラフを作成できます。

プレゼンテーションや研究論文のデータを視覚化する場合でも、仕事を成し遂げるのに役立ちます。

したがって、使いやすく高度にカスタマイズ可能なデータ視覚化ライブラリを探している場合、これは優れたオプションです。

まとめ

このブログでは、stackplot は複数のデータ セットを同じプロットで視覚化する優れた方法であると結論付けています。 これは、各データ セットの相対的なサイズを比較する場合に特に役立ちます。

これは、stackplot の使用についても説明しています。 この目的のために、プロットするデータを渡し、stack キーワードを指定します。

Stackplot は自動的に下から上にデータを積み重ねます。

データ スタックごとに色を指定することもできます。これは、異なるデータ セットを区別するのに役立ちます。