Вивчайте Суміщені Стовпчикові Діаграми | Створення Поширених Типів Графіків

Стовпчасті діаграми з накопиченням дозволяють порівнювати кілька категорій у межах кожної групи по осі x. Наприклад, замість відображення лише загального ВВП кожної країни, вони можуть показувати внесок окремих економічних секторів у загальну суму.


              1234567891011
            
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()

Для створення стовпців з накопиченням функцію bar() викликають кілька разів — по одному для кожного сектора. У кожному виклику для осі x використовується той самий список countries, а параметр bottom забезпечує розташування кожного нового сегмента поверх попереднього.

Дізнатися більше

Параметр bottom визначає y-координату(и) нижньої сторони(сторін) стовпчиків. Ось bar() документація.

Завдання

Swipe to start coding

Використання відповідної функції для створення стовпчикових діаграм.
Побудова нижніх стовпчиків для yes_answers.
Побудова стовпчиків для no_answers поверх стовпчиків для yes_answers із зазначенням відповідного ключового аргументу.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 5

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Awesome!

Completion rate improved to 3.85

Свайпніть щоб показати меню


              1234567891011
            
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()