Python中優(yōu)化堆積條形圖的實(shí)現(xiàn)方法與對比效果

更新時間：2026年01月19日 09:23:56 作者：databook

在數(shù)據(jù)可視化中,堆積條形圖擅長展示整體與構(gòu)成的關(guān)系,今天,本文將嘗試探索一下改進(jìn)堆積條形圖的呈現(xiàn)方式,讓復(fù)雜數(shù)據(jù)對比變得一目了然,感興趣的小伙伴可以了解下

1. 堆積條形圖的困境

堆積條形圖就像一道精心擺盤的多層蛋糕，當(dāng)層數(shù)不多時，我們能輕松分辨每層的高度差異。

但當(dāng)?shù)案鈱訑?shù)超過4層，要比較某一特定口味在多個蛋糕中的含量就變得異常困難。

下面我們用Python模擬一個常見的堆積條形圖場景：調(diào)查某產(chǎn)品5個功能模塊的用戶滿意度（5個維度），共收集了4個季度的數(shù)據(jù)。

# 模擬數(shù)據(jù)：4個季度，5個滿意度維度（強(qiáng)烈反對、反對、中立、同意、堅決同意）
quarters = ["第一季度", "第二季度", "第三季度", "第四季度"]
categories = ["強(qiáng)烈反對", "反對", "中立", "同意", "堅決同意"]
colors = ["#FF6B6B", "#FF9F6B", "#D6CBCB", "#6BCF7F", "#4D96FF"]

# 每個季度的滿意度分布（百分比）
data = np.array(
    [
        [5, 10, 25, 40, 20],  # 第一季度
        [3, 8, 20, 45, 24],  # 第二季度
        [4, 12, 18, 43, 23],  # 第三季度
        [2, 6, 15, 50, 27],  # 第四季度
    ]
)

# 傳統(tǒng)橫向堆積條形圖
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 4), gridspec_kw={"width_ratios": [1, 1]})

# 左圖：傳統(tǒng)橫向堆積條形圖
# ... 省略 ...

# 右圖：橫向堆疊條形圖的改進(jìn)版，添加分隔線
# ... 省略 ...

plt.tight_layout()
plt.show()

這個橫向堆積條形圖展示了每個季度用戶滿意度的完整分布，隨便右邊的圖稍微做了一些改進(jìn)，

但如果我們想回答以下問題就會遇到困難：

"堅決同意" 的比例在哪個季度最高？
"反對" 和 "強(qiáng)烈反對" 的比例如何隨時間變化？

2. 拆解重構(gòu)--多個子圖

與其把所有食材燉在一鍋里，不如將它們分盤擺放。

我們將堆積條形圖拆解為5個小圖，每個小圖只關(guān)注一個滿意度維度的季度變化。

import matplotlib.gridspec as gridspec

fig = plt.figure(figsize=(12, 6))
gs = gridspec.GridSpec(2, 5, figure=fig, hspace=0.3, wspace=0.4)
# 拆解堆積條形圖：為每個類別創(chuàng)建單獨(dú)的橫向子圖
axes = []
for i in range(5):
    axes.append(fig.add_subplot(gs[0, i]))

# 為每個滿意度維度創(chuàng)建一個橫向條形圖
for i, (category, color, ax) in enumerate(zip(categories, colors, axes)):
    # ... 省略 ...

ax = fig.add_subplot(gs[1, :]) # 第1行，所有列 (等同于 gs[1, 0:5])
# ... 省略 ...

plt.show()

拆解后的圖表確實(shí)提升了單一維度的對比效果，但仍有一個明顯問題：我們的視線需要在多個圖表間來回跳躍，無法形成統(tǒng)一的視覺印象。

這就像閱讀一本分散在多個頁面的表格，需要不斷翻頁對照。

3. 雙向?qū)Ρ?-蝴蝶圖

蝴蝶圖（也稱為人口金字塔圖或雙向條形圖）是數(shù)據(jù)可視化的"瑞士軍刀"，特別適合展示對立或雙向比較的數(shù)據(jù)。

它的設(shè)計哲學(xué)是：讓對比在中心軸兩側(cè)自然展開，就像蝴蝶展開雙翅。

# 4. 創(chuàng)建畫布
fig, ax = plt.subplots(2, 1,figsize=(10, 6))
y_pos = np.arange(len(quarters))
# 拆分?jǐn)?shù)據(jù)列
strongly_disagree = data[:, 0]
disagree          = data[:, 1]
neutral           = data[:, 2]
agree             = data[:, 3]
strongly_agree    = data[:, 4]

# ==========================================
# 核心邏輯修改：以中立(Neutral)的中心為0點(diǎn)
# ==========================================
# 1. 繪制中立 (灰色)：跨越 0 軸
# left 從 -width/2 開始，這樣 0 就在正中間

# 2. 繪制左側(cè) (負(fù)面情緒)：向左堆疊
# 反對 (Green)：起始位置在 -neutral/2 的左邊

# 強(qiáng)烈反對 (Purple)：起始位置在 反對 的左邊

# 3. 繪制右側(cè) (正面情緒)：向右堆疊
# 同意 (Orange)：起始位置在 neutral/2

# 強(qiáng)烈同意 (Red)：起始位置在 同意 的右邊

# 5. 美化圖表
# 添加中間的基準(zhǔn)線 (穿過中立條形)
# ... 省略 ...
plt.show()