Python是一種高級(jí)編程語言，許多數(shù)據(jù)科學(xué)家和程序員使用它進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。累計(jì)圖是一種比較流行的可視化方法。在Python中，有許多庫可以用來繪制累計(jì)圖，本文將介紹Matplotlib和Seaborn這兩個(gè)庫來創(chuàng)建累計(jì)圖。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)框
data = pd.DataFrame({
'category': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
'value': [3, 4, 5, 2, 3, 6]
})
# 使用Matplotlib繪制累計(jì)圖
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.bar(data['category'], data['value'], color='grey')
ax.plot(data['category'], data['value'].cumsum(), color='black', marker='o')
ax.set_title('Cumulative Chart using Matplotlib')
plt.show()
# 使用Seaborn繪制累計(jì)圖
sns.set_style('whitegrid')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
sns.barplot(x=data['category'], y=data['value'], color='grey', ax=ax)
sns.lineplot(x=data['category'], y=data['value'].cumsum(), color='black', marker='o', ax=ax)
ax.set_title('Cumulative Chart using Seaborn')
plt.show()

上述代碼首先創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)框，然后使用Matplotlib和Seaborn分別繪制了累計(jì)圖。在Matplotlib的累計(jì)圖中，使用了ax.plot和cumsum()函數(shù)來繪制線條。在Seaborn的累計(jì)圖中，使用了sns.lineplot和cumsum()函數(shù)來繪制線條。注意兩種圖的區(qū)別，背景、顏色、線型和數(shù)據(jù)點(diǎn)風(fēng)格都不太一樣。