堆叠柱状图可以很好地不雅察不合变量的分类。在图3的堆叠柱状图中，我们比较了天天的办事器负载。经由过程色彩编码后的客栈图，我们可以很轻易地看到和懂得哪些办事器天天工作最多，以及与其他办事器进行比较负载情况若何。此代码的代码与分组的条形图雷同。我们轮回遍历每一组，但此次我们把新柱放在旧柱上，而不是放在它们的旁边。

def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""):  
    _, ax = plt.subplots()  
    # Draw bars, position them in the center of the tick mark on the x-axis  
    ax.bar(x_data, y_data, color = '#539caf', align = 'center')  
    # Draw error bars to show standard deviation, set ls to 'none'  
    # to remove line between points  
    ax.errorbar(x_data, y_data, yerr = error_data, color = '#297083', ls = 'none', lw = 2, capthick = 2)  
    ax.set_ylabel(y_label)  
    ax.set_xlabel(x_label)  
    ax.set_title(title)    
 
def stackedbarplot(x_data, y_data_list, colors, y_data_names="", x_label="", y_label="", title=""):  
    _, ax = plt.subplots()  
    # Draw bars, one category at a time  
    for i in range(0, len(y_data_list)):  
        if i == 0:  
            ax.bar(x_data, y_data_list[i], color = colors[i], align = 'center', label = y_data_names[i])  
        else:  
	
			
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本文标题：5使用Python代码轻松实现数据可视化的方法
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