如何利用处理好的字典的数据绘制堆叠图

如何利用处理好的字典的数据绘制堆叠图？
其中想绘制以课程为x轴，y轴为不同学院选择该课的人数(如处理好的字典数据)绘制堆叠图

给你个结构，你参考一下，直接替换为自己的数据应该就可以：
要绘制堆叠图，你可以使用Python中的Matplotlib库。首先，你需要准备好处理好的字典数据，其中键表示课程，值表示不同学院选择该课的人数。

下面是一个示例代码，演示如何使用Matplotlib绘制堆叠图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 处理好的字典数据，键为课程，值为不同学院选择该课的人数
data = {
    '课程A': {'学院1': 10, '学院2': 20, '学院3': 15},
    '课程B': {'学院1': 5, '学院2': 10, '学院3': 8},
    '课程C': {'学院1': 15, '学院2': 12, '学院3': 18}
}

# 提取学院和相应的人数
colleges = list(data[list(data.keys())[0]].keys())
num_courses = len(data)
num_colleges = len(colleges)

# 准备堆叠图所需的数据
bottom = [0] * num_courses  # 堆叠图底部的初始值
colors = plt.cm.viridis(range(num_colleges))  # 用于标记学院的颜色

# 绘制堆叠图
fig, ax = plt.subplots()
for i, college in enumerate(colleges):
    values = [data[course][college] for course in data.keys()]
    ax.bar(list(data.keys()), values, bottom=bottom, color=colors[i])
    bottom = [b + v for b, v in zip(bottom, values)]

# 设置图表标题和轴标签
ax.set_title('堆叠图示例')
ax.set_xlabel('课程')
ax.set_ylabel('选择人数')

# 添加图例
ax.legend(colleges)

# 展示图表
plt.show()

这段代码将根据提供的处理好的字典数据绘制堆叠图，其中x轴表示课程，y轴表示不同学院选择该课的人数。每个学院的数据会堆叠在一起，使用不同的颜色进行区分。你可以根据需求自定义修改代码中的数据结构和样式。执行代码后，将会显示堆叠图窗口。

请确保在运行代码之前已安装Matplotlib库（可以使用pip install matplotlib进行安装）并导入所需的包和模块。

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7615934
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：X（解释变量）增加一单位标准差，Y（被解释变量）增加多少标准差？
除此之外, 这篇博客: 绘制折线图，天气图为例。中的 准备想x,y的数据 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
x = np.arange(-2np.pi,2np.pi,0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
您还可以看一下韦语洋（Lccee）老师的一机一码加密、被破解自动销毁随时授权回收升级系列视频课程课程中的程序登陆界面与注册界面的跳转小节, 巩固相关知识点

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

我可以通过以下步骤解决该问题：

导入需要的库和模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

定义x轴和y轴的数据：

x_labels = [course1, course2, course3, ...]  # 不同课程的名字
y_data = np.array([[num1, num2, num3, ...],  # 不同学院选课人数的数据，每行代表一个学院
                   [num4, num5, num6, ...],
                   [num7, num8, num9, ...],
                   ...])

通过循环遍历y_data的每一行，将每个学院选课人数的数据进行累加，得到新的y_data_stacked:

y_data_stacked = np.cumsum(y_data, axis=0)

绘制堆叠图:

fig, ax = plt.subplots()
ax.stackplot(x_labels, y_data_stacked, labels=['学院1', '学院2', '学院3', ...])
ax.legend(loc='upper left')
plt.show()

完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义数据
x_labels = ['course1', 'course2', 'course3', 'course4']
y_data = np.array([[100, 200, 150, 120], [50, 80, 70, 90], [80, 100, 90, 120]])

# 将数据进行累加
y_data_stacked = np.cumsum(y_data, axis=0)

# 绘制堆叠图
fig, ax = plt.subplots()
ax.stackplot(x_labels, y_data_stacked, labels=['学院1', '学院2', '学院3'])
ax.legend(loc='upper left')
plt.show()