### 使用 Python 创建瀑布图 瀑布图是一种特殊类型的条形图，用于显示数值随时间或其他顺序的变化情况。为了创建这样的图表，在Python中最常用的库之一是`matplotlib`以及`pandas`，这两个强大的数据处理和可视化工具可以很好地协同工作。 下面是一个简单的例子来展示如何使用这些库构建一个基本的瀑布图： #### 导入必要的库 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from matplotlib.ticker import FuncFormatter ``` #### 准备数据集 定义一系列的数据点，这通常代表一段时间内的收入或支出项。每一项都对应于图表上的一个矩形区域。 ```python data = { 'labels': ['Start', 'Sales Jan', 'Expenses Jan', 'Sales Feb', 'Expenses Feb'], 'values': [100, 20, -15, 30, -25], } df = pd.DataFrame(data) # 计算累计总和以便后续绘图 df['cumulative'] = df['values'].cumsum() ``` #### 绘制瀑布图 设置图形大小并初始化画布；接着循环遍历DataFrame中的每一条记录以添加相应的柱状体到图表上。 ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for i in range(len(df)): color = 'green' if df.loc[i, 'values'] >= 0 else 'red' # 如果不是第一个元素，则以前一位置结束处作为起点绘制连接线 if i != 0: prev_cumul = df.loc[i-1, 'cumulative'] curr_val = df.loc[i, 'values'] # 连接前后两个值之间的线条 ax.plot([i-1, i], [prev_cumul]*2, c=color) # 当前项目的竖直部分 rect = plt.Rectangle((i-.4, prev_cumul), .8, curr_val, edgecolor='black', facecolor=color, alpha=.7) ax.add_patch(rect) else: start_rect = plt.Rectangle((-0.4, 0), .8, df.loc[0, 'cumulative'], edgecolor='black', facecolor='blue') ax.add_patch(start_rect) ax.set_xlim(-0.5, len(df)-0.5) ax.set_ylim(min(0, min(df['cumulative']) * 1.1), max(0, max(df['cumulative']) * 1.1)) ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda y, _: f'{int(y)}')) plt.xticks(range(len(df)), labels=df['labels']) plt.title('Simple Waterfall Chart Example') plt.show() ``` 此代码片段展示了如何基于给定的一系列增减变化来构造一个直观易懂的瀑布图[^1]。