Matplotlib面积图绘制秘籍：让你的数据‘膨胀’起来，但不吹泡泡哦！
1. 引言
嘿，数据迷们！想不想让你的数据‘活’起来，跳一曲色彩斑斓的面积舞？Matplotlib面积图，不只是数字的堆砌，它是故事的讲述者，让复杂数据变得一目了然，还带点小幽默。快来一探究竟，让你的图表成为朋友圈的‘颜值担当’吧！面积图又称为区域图，和折线图差不多，强调y轴随x轴而变化的程度，可用于引起人们对总值趋势的注意。
2. 导包
# 导包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 如果浏览器不显示图片，就需要加上这句话
%matplotlib inline# 让图片中可以显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = "SimHei"
# 让图片中可以显示负号
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False# 支持svg矢量图
%config Inlinebackend.figure_format = "svg"
3. 绘制面积图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = np.random.randint(10, 100, 5)# 面积图
plt.stackplot(x, y)# 折线图
plt.plot(x, y)
plt.show()
4.Pandas获取Excel数据绘制面积图
df = pd.read_excel("10_stackplot.xlsx", sheet_name="stackplot1")
df
| 年份 | 销售额 | |
|---|---|---|
| 0 | 2014 | 1962035 |
| 1 | 2015 | 2838693 |
| 2 | 2016 | 2317447 |
| 3 | 2017 | 2335002 |
| 4 | 2018 | 2438570 |
| 5 | 2019 | 1675591 |
| 6 | 2020 | 3568120 |
x, y = df["年份"], df["销售额"]
plt.figure(figsize=(5, 3))# 面积图
plt.stackplot(x, y)# 折线图
plt.plot(x, y)plt.show()
