Python绘制瀑布图：从入门到进阶，涵盖多种库和应用场景163

瀑布图，也称为累积图或马赛克图，是一种直观地展示数据变化的图表。它通过一系列水平或垂直的矩形，清晰地展现每个数据项对总和的贡献，并直观地显示数据的增减变化。在Python中，有多种库可以绘制瀑布图，本文将详细介绍如何使用这些库，并涵盖从基础绘图到高级定制的各个方面，并结合实际案例，帮助读者掌握Python瀑布图的绘制技巧。

一、使用matplotlib绘制瀑布图

Matplotlib是Python中最常用的绘图库，虽然它本身没有直接提供瀑布图的函数，但我们可以通过巧妙地利用`bar`函数和一些技巧来实现。以下代码展示了一个简单的瀑布图绘制示例：```python
import as plt
import numpy as np
# 数据准备
data = [10, 5, -3, 8, -2, 6]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
# 计算累加值
cumulative_data = (data)
# 绘制条形图
fig, ax = ()
(labels, data, bottom=(([0], cumulative_data[:-1])), color=['green' if x > 0 else 'red' for x in data])
# 添加文本标签
for i, v in enumerate(data):
(i, cumulative_data[i] - v / 2, str(v), ha='center', va='center')
# 设置标题和标签
ax.set_title('瀑布图示例')
ax.set_ylabel('数值')
ax.set_xlabel('类别')
# 显示图形
()
```

这段代码首先定义了数据和标签，然后计算数据的累积和，最后利用`bar`函数绘制条形图，并将正数和负数用不同的颜色表示。最后，它还添加了数据标签，使图表更易于理解。这是一种基础的实现方式，可以通过添加更多matplotlib的特性来美化图表，例如调整颜色、添加图例、更改字体等等。

二、使用plotly绘制瀑布图

Plotly是一个功能强大的交互式绘图库，它提供了更便捷的瀑布图绘制功能。以下代码展示了如何使用plotly绘制瀑布图：```python
import plotly.graph_objects as go
# 数据准备
data = [10, 5, -3, 8, -2, 6]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
# 创建瀑布图
fig = ((
orientation="v",
measure=["absolute" if i == 0 else "relative" for i in range(len(data))],
x=labels,
y=data,
textposition="outside",
))
# 设置标题和标签
fig.update_layout(title="瀑布图示例(Plotly)", yaxis_title="数值", xaxis_title="类别")
# 显示图形
()
```