Python中的 matplotlib.axes.Axes.stackplot()

matplotlib 是一个 Python 的绘图库，包含了众多的模块和函数用于绘制各种类型的图形和图表。matplotlib 中的 stackplot() 函数是用于绘制堆叠的面积图的函数。

堆叠面积图

面积图是一种通过将连续的数据点之间的空隙填充来显示数据分布的图表。堆叠面积图与一般的面积图不同，它在原来的面积基础上，将各个数据之间的相对大小进行叠加，可以明显地显示出数据的总量以及各个部分之间的相对大小。

stackplot() 函数

matplotlib.axes.Axes.stackplot() 函数用于绘制堆叠的面积图。该函数的语法如下：

stackplot(x, y, labels=None, colors=None, baseline='zero', **kwargs)

stackplot() 函数用于绘制多个数据集的面积图，并将它们堆叠在一起。其中 x 和 y 分别指定数据集的自变量和因变量。

• x：一个数组或者是一个数组列表，表示数据集自变量的值。如果只有一个数据集，x 也可以省略。
• y：一个数组列表，每个数组表示一个数据集的因变量的值。
• labels：一个字符串列表，指定每个数据集的标签。标签将在凡例中使用，默认为 None。
• colors：一个颜色列表，指定每个数据集的颜色。默认会从 Axes 的颜色循环中自动选择颜色。
• baseline：确定数据集的基线。可以是 'zero'（默认）或者是 'wiggle'。'zero' 类型的基线将从 y=0 开始堆叠，而 'wiggle' 类型的基线将使得每个数据集的曲线尽量在顶部和底部对齐。
• **kwargs：可选参数，传递给 PolyCollection 的构造函数。

示例

以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 10, 0.01)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

fig, ax = plt.subplots()

ax.stackplot(x, y1, y2, y3, labels=['sin', 'cos', 'tan'],
             colors=['red', 'green', 'blue'], alpha=0.5)

ax.legend(loc='upper left')

plt.show()

这段代码生成了一个如下图所示的 3 个数据集的堆叠面积图：

总结

matplotlib.axes.Axes.stackplot() 函数是绘制堆叠面积图的函数，它可以用于展示多个数据集之间的相对大小关系。在函数调用时，需要指定自变量和因变量，以及一些可选的参数，例如数据集的标签和颜色等。