Matplotlib中的堆叠百分比条形图

堆叠百分比条形图（Stacked Percentage Bar Chart）是一种常见的数据可视化方式，可以用于展示多个类别的数据在总量中的占比情况。

Matplotlib是Python中常用的数据可视化库，它提供了多种绘制堆叠百分比条形图的函数。

基本用法

使用Matplotlib绘制堆叠百分比条形图，需要先准备好数据和类别。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
data = [[0.2, 0.3, 0.1, 0.15, 0.25],
        [0.25, 0.2, 0.15, 0.1, 0.3],
        [0.15, 0.25, 0.2, 0.25, 0.15]]

fig, ax = plt.subplots()

ax.bar(categories, data[0], color='r')
ax.bar(categories, data[1], bottom=data[0], color='g')
ax.bar(categories, data[2], bottom=[i + j for i, j in zip(data[0], data[1])], color='b')

plt.show()

上述代码中，categories表示类别，data表示类别中每个数据的占比，三个列表分别表示三个类别的数据。绘制堆叠百分比条形图的代码是通过多次调用ax.bar函数实现的。其中，第一个ax.bar表示绘制第一个类别的数据，第二个ax.bar表示绘制第二个类别的数据，bottom参数表示这些数据的基准值是什么，第三个ax.bar表示绘制第三个类别的数据，bottom参数的计算使用了zip函数和列表推导式。

运行代码，可以得到如下的结果：

进阶用法

在实际应用中，堆叠百分比条形图还可以结合其他的Matplotlib特性，实现更加丰富的数据可视化效果。下面是一个进阶用法的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 5
F = [0.2, 0.3, 0.1, 0.15, 0.25]
M = [0.25, 0.2, 0.15, 0.1, 0.3]

ind = np.arange(N)
width = 0.35

fig, ax1 = plt.subplots()

ax2 = ax1.twinx()

ax1.bar(ind, F, width, color='r')
ax1.bar(ind, M, width, bottom=F, color='b')

ax1.set_ylabel('Female')
ax2.set_ylabel('Male')

plt.xticks(ind, ('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))

plt.show()

上述代码中，使用了NumPy生成了一些随机数据，绘制堆叠百分比条形图的代码通过调用ax.bar函数实现。值得注意的是，这个例子还使用了双Y轴绘图的特性，让第一个类别的数据使用左侧的Y轴绘制，第二个类别的数据使用右侧的Y轴绘制。

运行代码，可以得到如下的结果：

总结

通过Matplotlib提供的绘制堆叠百分比条形图的函数，我们可以很方便地对数据进行可视化处理。除了基本用法，我们还可以结合其他Matplotlib的特性，实现更加丰富的数据可视化效果，方便地探索数据的内在关系。