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matplotlibで積み上げ折れ線グラフを作成するにはどうすればよいですか？

積み上げ折れ線グラフを作成できるようにしたい（使用されている方法に似ている here ）with Python（できればmatplotlibを使用しているが、別のライブラリも問題ない）。 これどうやってするの？

これはWebサイトの 積み上げ棒グラフの例 に似ていますが、棒の上部を線分で接続し、その下の領域を塗りつぶすことを望みます。バー間のギャップを小さくし、多くのバーを使用することで、これに近づけることができるかもしれません（ただし、これはハックのように思えますが、それが可能かどうかはわかりません）。

pythonmatplotlib
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David Underhill

Area Plotは、このタイプのプロットの一般的な用語であり、OPに記載されている特定のインスタンスでは- 積み上げ面積プロット.

Matplotlibには、bothデータ処理と描画/レンダリングのステップを組み合わせてこのタイプのプロットしますが、MatplotlibとNumPyが提供するコンポーネントから独自のロールを作成するのは簡単です。

以下のコードは、最初にstacksデータ、次にdrawsプロット。

import numpy as NP
from matplotlib import pyplot as PLT

# just create some random data
fnx = lambda : NP.random.randint(3, 10, 10)
y = NP.row_stack((fnx(), fnx(), fnx()))   
# this call to 'cumsum' (cumulative sum), passing in your y data, 
# is necessary to avoid having to manually order the datasets
x = NP.arange(10) 
y_stack = NP.cumsum(y, axis=0)   # a 3x10 array

fig = PLT.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.fill_between(x, 0, y_stack[0,:], facecolor="#CC6666", alpha=.7)
ax1.fill_between(x, y_stack[0,:], y_stack[1,:], facecolor="#1DACD6", alpha=.7)
ax1.fill_between(x, y_stack[1,:], y_stack[2,:], facecolor="#6E5160")

PLT.show()

example of stacked area plot

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doug

Matplotlibの新しいバージョンには、関数 plt.stackplot 。これにより、いくつかの異なる「すぐに使える」スタック領域プロットが可能になります。

import numpy as np
import pylab as plt

X = np.arange(0, 10, 1) 
Y = X + 5 * np.random.random((5, X.size))

baseline = ["zero", "sym", "wiggle", "weighted_wiggle"]
for n, v in enumerate(baseline):
    plt.subplot(2 ,2, n + 1)
    plt.stackplot(X, *Y, baseline=v)
    plt.title(v)
    plt.axis('tight')
plt.show()

Stack Plot using plt.stackplot.

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Hooked

やや控えめな方法は、最初に折れ線グラフを使用し、matplotlib.pyplot.fill_between。スタッキングをエミュレートするには、自分でポイントをシフトする必要があります。

x = np.arange(0,4)
y1 = np.array([1,2,4,3])
y2 = np.array([5,2,1,3])
# y2 should go on top, so shift them up
y2s = y1+y2

plot(x,y1)
plot(x,y2s)
fill_between(x,y1,0,color='blue')
fill_between(x,y1,y2s,color='red')
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Benjamin Bannier

データフレームがある場合、それは非常に簡単です。

df = pd.DataFrame(np.random.Rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.area();

enter image description here

From： pandas documentation

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jua-kali