可视化绘图技巧100篇进阶篇(八)-区域面积图(Area Chart)

本文详述了区域面积图的适用场景、分类及其与其他图形的对比,如展示时间变化趋势、比较多组值。文章还探讨了标准面积图、堆叠面积图及其优缺点,并通过Python、R语言、Tableau等多个工具提供了代码实现示例,帮助理解如何绘制和应用面积图。

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目录

前言

适用场景

展示时间维度上变化的值

包含多组值

带有负值

不适用场景:面积图不适合不同分类之间的数值比较

区域面积图的分类

面积图的组成

标准面积图:

堆叠面积图:

图例

面积图与其他图形对比

面积图和折线图对比

面积图和柱状图对比

绘图工具及代码实现    

Python

matplotlib

 R语言

 Tableau

简单折线图

标准面积图

堆积面积图

百分比堆积面积图

亿图 

Highcharts

QtCharts

MATLAB

面积图相关函数

 面积图

指定区域面积填充

置信区间填充

悬挂填充折线图

双关系填充

绘制过水断面

单一区域法

堆叠区域法

JavaFX 

面积图X轴和Y轴

创建面积图

面积图数据系列

将面积图添加到场景图


 

前言

区域面积图(Area Chart)是一种常见的数据可视化图表,用于展示不同类别的数据随时间或其他变量的变化趋势,并强调每个类别在总体中所占的比例。区域面积图是由多个区域堆叠而成的图表,每个区域代表一个数据类别,沿着横轴表示时间或其他变量的维度。每个类别的数据值在纵轴上表示,区域的面积大小表示该类别数据在整体中的占比。

面积图又叫区域图。 它是在折线图的基础之上形成的, 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充,这样一个填充区域我们叫做面积,颜色的填充可以更好的突出趋势信息,需要注意的是颜色要带有一定的透明度,透明度可以很好的帮助使用者观察不同序列之间的重叠关系,没有透明度的面积会导致不同序列之间相互遮盖减少可以被观察到的信息。

和折线图一样,面积图也用于强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。他们最常用于表现趋势和关系,而不是传达特定的值。

适用场景</

### 使用 Jupyter Notebook 和 `matplotlib` 绘制堆积面积图 #### 简介 在 Python 数据可视化中,`matplotlib` 库是一个非常强大的绘图工具。通过 `stackplot()` 函数可以轻松地创建堆积面积图,用于展示多个数据序列随时间或其他连续变量的变化趋势,并直观显示它们之间的累积效果。 #### 步骤详解 接下来我们将演示如何在一个 Jupyter Notebook 中使用 `matplotlib.pyplot.stackplot()` 创建一个包含三个填充区域堆叠的堆积面积图: 1. **导入必要的库** 首先需要安装并引入所需的库。如果你还没有安装过 matplotlib 或者其他相关依赖项的话,则可以通过 pip 安装命令完成操作。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ``` 2. **准备数据集** 为了方便演示,在这里我们构造一些示例性的随机数作为我们的三组数据源 x、y1、y2 和 y3 来代表不同时间段内的活动频率分布情况。 ```python # X轴坐标值 x = range(5) # Y轴对应的三条曲线的数据点 data1 = [7, 4, 9, 8, 6] data2 = [3, 5, 7, 5, 4] data3 = [1, 3, 2, 4, 5] labels=['Data Set 1', 'Data Set 2', 'Data Set 3'] colors=['r','g','b'] #颜色选择红绿蓝三种色彩标记每条线段 ``` 3. **绘制图形** 现在我们可以利用上面提到过的函数来画出最终的结果了: ```python plt.figure(figsize=(10,6)) # 调用 stackplot() 方法传入横纵坐标的数值列表以及标签信息等参数即可生成目标图表样式 plt.stackplot(x,data1,data2,data3, labels=labels, colors=colors) # 添加标题及轴名称 plt.title('Stacked Area Chart Example') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 显示legend plt.legend(loc='upper left') plt.show() ``` 以上就是完整的流程说明啦~你可以直接复制粘贴到自己的 jupyter notebook 当中运行试试看哦!
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