【matplotlib 实战】--面积图

欧衣

面积图，或称区域图，是一种随有序变量的变化，反映数值变化的统计图表。
面积图也可用于多个系列数据的比较。
这时，面积图的外观看上去类似层叠的山脉，在错落有致的外形下表达数据的总量和趋势。
面积图不仅可以清晰地反映出数据的趋势变化，也能够强调不同类别的数据间的差距对比。
面积图的特点在于，折线与自变量坐标轴之间的区域，会由颜色或者纹理填充。
但它的劣势在于，填充会让形状互相遮盖，反而看不清变化。一种解决方法，是使用有透明度的颜色，来“让”出覆盖区域。
1. 主要元素

面积图是一种用于展示数据分布或密度的图表类型，主要由数据点、面积、以及X轴和Y轴组成。
面积图可以直观地反映数据的分布情况。
面积图的主要构成元素包括：

• 数据点：表示数据的具体位置和大小
  
• 面积：表示数据的分布或密度
  
• X轴：一般是有序变量，表示数据点的变化区间
  
• Y轴：数据点在不同时刻的值
  

2. 适用的场景

面积图适用于以下分析场景：

• 数据分布分析：帮助分析人员了解数据的分布情况，如城市的大小、人口分布等。
  
• 市场需求分析：帮助企业了解市场需求的变化趋势，如销售额的增长情况等。
  
• 健康状况分析：帮助医生了解患者的健康状况，如体温、血压等数据的变化趋势。
  

3. 不适用的场景

面积图不适用于以下分析场景：

• 数据的精确性要求较高的分析场景：面积图无法精确地反映数据的分布情况，在需要精确数据的场景中不适用。
  
• 需要显示数据细节的分析场景：面积图无法直观地显示数据的细节和变化趋势，在需要显示数据细节的场景中不适用。
  
• 需要进行多维数据分析的场景：面积图无法直接展示多维数据，在需要进行多维数据分析的场景中不适用。
  

4. 分析实战

这次使用国内生产总值相关数据来实战面积图的分析。
4.1. 数据来源

数据来源国家统计局公开数据，已经整理好的csv文件在：https://databook.top/nation/A02
本次分析使用其中的 A0201.csv 文件（国内生产总值数据）。
下面的文件路径 fp 要换成自己实际的文件路径。

1. fp = "d:/share/A0201.csv"
3. df = pd.read_csv(fp)
4. df

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4.2. 数据清理

从中过滤出国内生产总值(亿元)和人均国内生产总值(元)，然后绘制面积图看看有什么发现。

1. key1 = "国民总收入(亿元)"
2. df[df["zbCN"]==key1].head()

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1. key2 = "人均国内生产总值(元)"
2. df[df["zbCN"]==key2].head()

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4.3. 分析结果可视化

国内生产总值(亿元)的面积图：

1. from matplotlib.ticker import MultipleLocator
3. with plt.style.context("seaborn-v0_8"):
4.     fig = plt.figure()
5.     ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
6.     ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(4))
7.     ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(2))
9.     data = df[df["zbCN"] == key1].copy()
10.     data["value"] = data["value"] / 10000
11.     data = data.sort_values(by="sj")
12.     ax.fill_between(data["sjCN"], data["value"], label="国民总收入(万亿元)")
14.     ax.legend(loc="upper left")

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上面的代码把Y轴的单位改成了万亿元，原先的亿元作为单位，数值太大。
用面积图来展示分析结果，不像折线图那样，仅仅只是变化趋势的感觉；
通过折线下的面积不断扩大，会感觉到国民总收入的总量在不断变大，且2006年之后，总量增速明显提高。
同样分析步骤，人均收入的面积图如下：

1. from matplotlib.ticker import MultipleLocator
3. with plt.style.context("seaborn-v0_8"):
4.     fig = plt.figure()
5.     ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
6.     ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(4))
7.     ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(2))
9.     data = df[df["zbCN"] == key2].copy()
10.     data = data.sort_values(by="sj")
11.     ax.fill_between(data["sjCN"], data["value"], label=key2)
13.     ax.legend(loc="upper left")

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接下来，我们把国民总收入和人均收入放在一起看，但是，这两组数据的单位不一样（一个是万亿元，一个是元）。
所以要用到之前 matplotlib基础系列中介绍的双坐标轴技巧来展示。

1. from matplotlib.ticker import MultipleLocator
3. with plt.style.context("seaborn-v0_8"):
4.     fig = plt.figure()
5.     ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
6.     ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(4))
7.     ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(2))
8.     ax_twinx = ax.twinx()
10.     data = df[df["zbCN"] == key1].copy()
11.     data["value"] = data["value"] / 10000
12.     data = data.sort_values(by="sj")
13.     ax.fill_between(data["sjCN"], data["value"],
14.                     alpha=0.5, label="国民总收入(万亿元)")
16.     data = df[df["zbCN"] == key2].copy()
17.     data = data.sort_values(by="sj")
18.     ax_twinx.fill_between(data["sjCN"], data["value"],
19.                           color='r', alpha=0.2, label=key2)
21.     ax.legend(loc="upper left")
22.     ax_twinx.legend(loc="upper right")

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两个面积图用了不同颜色，并加了透明度（即alpha 参数），不加透明度，颜色会互相覆盖。
左边的Y轴是国民总收入，右边的Y轴是人均收入。
这两个面积图几乎完全重合，正说明了国民总收入和人均收入是强相关的。

来源:https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/17737650.html
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