Grafici a Barre Impilate
I grafici a barre impilate consentono il confronto di più categorie all'interno di ciascun gruppo sull'asse x. Ad esempio, invece di mostrare solo il PIL totale di ogni paese, possono illustrare il contributo dei singoli settori economici al totale.
1234567891011import 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()
Per creare barre impilate, la funzione bar()
viene chiamata più volte—una per ciascun settore. In ogni chiamata, viene utilizzato lo stesso elenco countries
per l'asse x e il parametro bottom
garantisce che ogni nuovo segmento sia impilato sopra il precedente.
Il parametro bottom
specifica le coordinate y della base delle barre. Qui è disponibile la documentazione di bar()
.
Swipe to start coding
- Utilizzare la funzione corretta per creare i grafici a barre.
- Tracciare le barre inferiori per
yes_answers
. - Tracciare le barre per
no_answers
sopra le barre diyes_answers
specificando il parametro corretto.
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I grafici a barre impilate consentono il confronto di più categorie all'interno di ciascun gruppo sull'asse x. Ad esempio, invece di mostrare solo il PIL totale di ogni paese, possono illustrare il contributo dei singoli settori economici al totale.
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viene chiamata più volte—una per ciascun settore. In ogni chiamata, viene utilizzato lo stesso elenco countries
per l'asse x e il parametro bottom
garantisce che ogni nuovo segmento sia impilato sopra il precedente.
Il parametro bottom
specifica le coordinate y della base delle barre. Qui è disponibile la documentazione di bar()
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- Tracciare le barre inferiori per
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1234567891011import 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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