### 创建堆叠式柱状图 为了创建一个用于比较 `tips` 数据集中吸烟者与非吸烟者的总账单的堆叠式柱状图，可以采用 Seaborn 或 Matplotlib 库。Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级接口，简化了许多绘图操作。 #### 使用 Seaborn 绘制堆叠柱状图 虽然 Seaborn 并未直接提供绘制堆叠柱状图的功能，但是可以通过一些技巧实现此效果： ```python import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 tips = sns.load_dataset('tips') # 计算每天吸烟者和不吸烟者的总账单 smoker_totals = tips[tips['smoker'] == 'Yes'].groupby(['day'])['total_bill'].sum() non_smoker_totals = tips[tips['smoker'] == 'No'].groupby(['day'])['total_bill'].sum() days = ['Thur', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] positions = range(len(days)) plt.figure(figsize=(10, 6)) p1 = plt.bar(positions, smoker_totals.reindex(days), color='b') p2 = plt.bar(positions, non_smoker_totals.reindex(days), bottom=smoker_totals.reindex(days), color='r') plt.xlabel('Day of Week') plt.ylabel('Total Bill Amount') plt.title('Comparison Between Smokers and Non-Smokers Total Bills by Day') plt.xticks(positions, days) plt.legend((p1[0], p2[0]), ('Smokers', 'Non-smokers')) plt.show() ``` 这段代码先计算每一天吸烟者和非吸烟者的总账单，再通过两次调用 `bar()` 函数分别绘制两个部分，并利用 `bottom` 参数指定下一层的高度来达到堆叠的效果[^3]。 #### 使用 Matplotlib 实现更灵活定制化需求 对于更加复杂的自定义需求，建议直接使用 Matplotlib 来构建图形对象并手动设置各个属性: ```python fig, ax = plt.subplots() width = 0.35 # 宽度设定为0.35以便于区分不同的类别 labels = list(smoker_totals.index) smoker_values = list(smoker_totals.values) nonsmoker_values = list(non_smoker_totals.values) rects1 = ax.bar(labels, smoker_values, width, label='Smokers', align='center') rects2 = ax.bar(labels, nonsmoker_values, width, bottom=smoker_values, label='Non-smokers', tick_label=labels, align='center') ax.set_ylabel('Sum of total bill') ax.set_title('Stacked bar plot comparing smokers vs non-smokers bills per day') ax.legend() def autolabel(rects): """Attach a text label above each bar in *rects*, displaying its height.""" for rect in rects: height = rect.get_height() ax.annotate(f'{height:.0f}', xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height), xytext=(0, 3), # 3 points vertical offset textcoords="offset points", ha='center', va='bottom') autolabel(rects1) autolabel(rects2) fig.tight_layout() plt.show() ``` 上述方法不仅实现了堆叠柱状图，还增加了自动标注数值功能以提高图表的信息量和易读性[^4]。