### Python 堆叠柱状图绘制方法
#### 一、引言
堆叠柱状图是一种常用的图表类型，主要用于比较不同分类下各子类别之间的差异以及总体趋势。Python 提供了强大的绘图库 `matplotlib`，使得绘制复杂的图表变得简单易行。本文将详细介绍如何使用 Python 的 `matplotlib` 库绘制堆叠柱状图，并通过具体的示例代码进行说明。
#### 二、基础知识
在开始之前，我们需要了解一些基本概念：
- **柱状图**：一种以矩形的高度表示不同类别的数据量的统计图表。
- **堆叠柱状图**：在基础柱状图的基础上，每个柱子可以进一步分为多个部分，每个部分代表该分类下的一个子类别。这种类型的图表有助于展示不同子类别之间的比例关系。
- **`matplotlib`**：一个用于 Python 的强大的绘图库，可以创建静态、动态以及交互式的可视化图表。
#### 三、准备工作
在开始编写代码之前，请确保已经安装了以下必要的 Python 库：
- **`matplotlib`**：可通过 `pip install matplotlib` 命令安装。
#### 四、示例代码分析
接下来，我们将通过一段示例代码来详细了解如何绘制堆叠柱状图。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
# 定义要使用的字体，防止出现中文乱码
font = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\Deng.ttf")
# 定义函数用于绘制堆叠柱状图
def barsplot():
# 创建画布
fig = plt.figure()
# 生成数据
x1 = [x for x in range(1, 9)]
y1 = [n * 2 for n in range(1, 9)] # 第一组数据
x2 = [x for x in range(1, 9)]
y2 = [x ** 2 for x in x2] # 第二组数据
# 绘制第一组条形图
l2 = plt.bar(x2, y2, color='b', width=0.4)
# 绘制第二组条形图，并在第一组的基础上堆叠
l1 = plt.bar(x1, y1, color='g', bottom=y2, width=0.4)
# 设置图表标签
plt.xlabel(u'x轴', fontproperties=font)
plt.ylabel('y轴', fontproperties=font)
plt.title(u'堆叠柱状图', fontproperties=font)
# 添加图例
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['去年', '今年'], loc='best', prop=font)
# 在每个柱子上添加数值标签
for x1, x2, y1, y2 in zip(x1, x2, y1, y2):
plt.text(x1, y1 + y2, '%.0f' % (y1 + y2), ha='center', va='bottom')
plt.text(x2, y2, '%.0f' % y2, ha='center', va='bottom')
# 显示图表
plt.show()
# 如果最为主模块运行
if __name__ == '__main__':
# 实例化并绘制图表
barsplot()
```
#### 五、代码解析
1. **导入必要的库**：首先导入 `matplotlib.pyplot` 和 `matplotlib` 以使用绘图功能，并设置字体以避免中文乱码问题。
2. **定义函数**：`barsplot()` 函数用于绘制堆叠柱状图。
3. **生成数据**：为两组数据分别生成 x 轴和 y 轴的数据。
4. **绘制条形图**：使用 `plt.bar()` 方法绘制两组条形图。注意，第二组条形图使用了 `bottom=y2` 参数，使得其在第一组基础上堆叠。
5. **设置图表元素**：包括设置 x 轴和 y 轴标签、图表标题、添加图例等。
6. **添加数值标签**：在每个柱子上方添加数值标签，以便直观地看到数值大小。
7. **显示图表**：使用 `plt.show()` 显示最终绘制的图表。
#### 六、总结
通过上述示例代码，我们成功地使用 Python 的 `matplotlib` 库绘制了一个简单的堆叠柱状图。堆叠柱状图是一种非常实用的图表类型，它可以帮助我们更好地理解数据集中的分布情况和比例关系。掌握了这些基本技巧后，你可以尝试更复杂的数据集和更高级的图表样式，进一步提升数据分析的能力。
希望本文能帮助你在学习或工作中更好地利用 Python 进行数据可视化！
