Python——作图

百分比堆积柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义数据
categories = ['Cat A', 'Cat B', 'Cat C']
values1 = [20, 30, 15]
values2 = [10, 25, 20]
values3 = [5, 10, 15]

# 将数据转化为相对百分比
total = np.array(values1) + np.array(values2) + np.array(values3)
percent1 = (np.array(values1) / total) * 100
percent2 = (np.array(values2) / total) * 100
percent3 = (np.array(values3) / total) * 100

# 绘制堆积柱状图
fig, ax = plt.subplots()
bar_width = 0.35
index = np.arange(len(categories))

ax.bar(index, percent1, bar_width, label='Value 1')
ax.bar(index, percent2, bar_width, bottom=percent1, label='Value 2')
ax.bar(index, percent3, bar_width, bottom=percent1 + percent2, label='Value 3')

# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('Categories')
ax.set_ylabel('Percentage')
ax.set_title('Stacked Percentage Bar Chart Example')
ax.set_xticks(index)
ax.set_xticklabels(categories)
ax.legend()

# 显示图表
plt.show()

复现效果图：

我们将每个值转换为相对百分比，以便在堆积柱状图中使用。接下来，我们使用matplotlib的 bar 函数绘制了堆积柱状图，并使用 bottom 参数来进行堆积。

百分比柱状堆积图原理上是多个柱状图的堆积, 而bottom参数就是用于改变基准高度的。因此在绘图之前要将数据转换为总体百分比，确保柱状图堆积后高度是一致的。

带有随机扰动的线性拟合可视化

这不是单纯的 linaer fitting 可视化，还加了 正态扰动的 可视化。直线是已经拟合好的曲线，散点是原始数据，带填充的是正态扰动的折线图。所以这幅图上一共由三部分组成：散点、曲线、折线。

如下是复现的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置随机种子，保证结果可复现
np.random.seed(0)

# 生成正态分布的散点序列
mean = 0  # 均值
std = 5  # 标准差
num_points = 20  # 散点数量

points = np.random.normal(mean, std, size=num_points)
x = np.linspace(0, 20, num=20)
y1 = x
y2 = x + points

plt.plot(x, y1, label='y=x, without the random residual', color='blue')
plt.plot(x, y2, alpha=0.2)
plt.fill_between(x, y1, y2, label='y=x+c, with the random residual', color='blue', alpha=0.2)
plt.legend(loc='upper left')
plt.title("Visual representation of linear fitting with random perturbations")
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()