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Lernen Gestapelte Balkendiagramme | Erstellung Häufig Verwendeter Diagramme
Ultimative Visualisierung mit Python

bookGestapelte Balkendiagramme

Gestapelte Balkendiagramme ermöglichen den Vergleich mehrerer Kategorien innerhalb jeder Gruppe auf der x-Achse. Anstatt beispielsweise nur das gesamte BIP jedes Landes darzustellen, können sie den Beitrag einzelner Wirtschaftssektoren zum Gesamtwert veranschaulichen.

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np countries = ['USA', 'China', 'Japan'] primary_sector = np.array([1.4, 4.8, 0.4]) secondary_sector = np.array([11.3, 6.2, 0.8]) tertiary_sector = np.array([14.2, 8.4, 3.2]) # Calling the bar() function multiple times for each category (sector) plt.bar(countries, primary_sector) plt.bar(countries, secondary_sector, bottom=primary_sector) plt.bar(countries, tertiary_sector, bottom=primary_sector + secondary_sector) plt.show()
copy

Um gestapelte Balken zu erstellen, wird die Funktion bar() mehrfach aufgerufen – jeweils einmal für jeden Sektor. Bei jedem Aufruf wird dieselbe countries-Liste für die x-Achse verwendet, und der Parameter bottom sorgt dafür, dass jedes neue Segment auf dem vorherigen gestapelt wird.

Note
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Der Parameter bottom gibt die y-Koordinate(n) der Unterseite(n) der Balken an. Hier ist die bar()-Dokumentation.

Aufgabe

Swipe to start coding

  1. Die korrekte Funktion zur Erstellung von Balkendiagrammen verwenden.
  2. Die unteren Balken für yes_answers zeichnen.
  3. Die Balken für no_answers oberhalb der Balken für yes_answers mit dem richtigen Schlüsselwortargument darstellen.

Lösung

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Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 5
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Can you explain what the `bottom` parameter does in more detail?

How can I add labels or a legend to this stacked bar chart?

What do the numbers in the sector arrays represent?

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np countries = ['USA', 'China', 'Japan'] primary_sector = np.array([1.4, 4.8, 0.4]) secondary_sector = np.array([11.3, 6.2, 0.8]) tertiary_sector = np.array([14.2, 8.4, 3.2]) # Calling the bar() function multiple times for each category (sector) plt.bar(countries, primary_sector) plt.bar(countries, secondary_sector, bottom=primary_sector) plt.bar(countries, tertiary_sector, bottom=primary_sector + secondary_sector) plt.show()
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  2. Die unteren Balken für yes_answers zeichnen.
  3. Die Balken für no_answers oberhalb der Balken für yes_answers mit dem richtigen Schlüsselwortargument darstellen.

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