matplotlib.axes.axes.stackplot()

matplotlib.axes.axes.stackplot() 函数，matplotlib库的axes模块中的Axes.stackplot()函数被用来创建一个堆积的面积图。

语法:

Axes.stackplot(axes, x, *args, labels=(), colors=None, baseline=’zero’, data=None, **kwargs)

参数:该方法接受如下参数说明:

x:该参数为x坐标序列。

y:这个参数是y坐标序列。

baseline:该参数是基线{‘ zero ‘， ‘ sym ‘， ‘ wiggle ‘， ‘ weighted_wiggle ‘}。

colors:该参数是颜色的列表或元组。

label:该参数是分配给每个数据系列的标签。

返回如下内容:

list:返回PolyCollection实例的列表，堆叠区域图中的每个元素对应一个实例。

下面的例子演示了matplotlib.axes中的matplotlib.axes.axes.stackplot()函数:

示例1

# Implementation of matplotlib function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 1, 2, 3, 5]
y2 = [0, 4, 2, 6, 8]
y3 = [1, 3, 5, 7, 9]
  
y = np.vstack([y1, y2, y3])
  
labels = ["Geeks1 ", "Geeks2", "Geeks3"]
  
fig, ax = plt.subplots()
ax.stackplot(x, y1, y2, y3, 
             labels = labels)
  
ax.legend(loc ='upper left')
  
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.stackplot Example')
plt.show()

输出:

matplotlib.axes.axes.stackplot()

示例2

# Implementation of matplotlib function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
  
def GFG(n, m):
      
    def geeks(a):
        x = 1 / (.1 + np.random.random())
        y = 2 * np.random.random() - .5
        z = 10 / (.1 + np.random.random())
          
        for i in range(m):
            w = (i / m - y) * z
            a[i] += x * np.exp(-w * w)
              
    a = np.zeros((m, n))
      
    for i in range(n):
        for j in range(5):
            geeks(a[:, i])
              
    return a
  
  
test = GFG(3, 100)
  
fig, ax = plt.subplots()
ax.stackplot(range(100), test.T,
             baseline ='wiggle')
  
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.stackplot Example')
plt.show()