如何旋转Matplotlib堆叠面积图实现水平堆叠？

问题描述 #

需要将垂直堆叠的面积图改为水平堆叠（从观察者视角看，堆叠方向变为水平），尝试通过Affine2D旋转整个图表后内容丢失，同时希望旋转后反转原x轴对应的y轴数值。

原垂直堆叠面积图代码：

# imports
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import Affine2D
from matplotlib.collections import PathCollection

# Create data
x=range(1,6)
y1=[1,4,6,8,9]
y2=[2,2,7,10,12]
y3=[2,8,5,10,6]

# Basic stacked area chart.
ax = plt.gca()
ax.stackplot(x,y1, y2, y3, labels=['A','B','C'])
ax.legend(loc='upper left')
plt.show()

尝试的旋转代码（运行后内容丢失）：

# Attempt to re-orient plot
ax = plt.gca()
ax.stackplot(x,y1, y2, y3, labels=['A','B','C'])
ax.legend(loc='upper left')
r = Affine2D().rotate_deg(90)

for x in ax.images + ax.lines + ax.collections:
    trans = x.get_transform()
    x.set_transform(r+trans)
    if isinstance(x, PathCollection):
        transoff = x.get_offset_transform()
        x._transOffset = r+transoff

old = ax.axis()
ax.axis(old[2:4] + old[0:2])

plt.show()

解决方案：手动构建水平堆叠面积图 #

直接旋转整个图表会导致坐标轴、图例、绘图元素的变换冲突，更可靠的方式是手动使用fill_betweenx构建水平堆叠区域，核心思路是将原x轴数据作为y轴刻度，原y轴数据转为水平方向的堆叠值。

实现代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 原始数据
x = np.arange(1,6)
y1 = np.array([1,4,6,8,9])
y2 = np.array([2,2,7,10,12])
y3 = np.array([2,8,5,10,6])

# 计算各层堆叠的累计值（水平方向的边界）
bottom = np.zeros_like(x)
top1 = bottom + y1
top2 = top1 + y2
top3 = top2 + y3

# 创建画布和轴
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制各层水平堆叠区域
ax.fill_betweenx(x, bottom, top1, label='A', alpha=0.7)
ax.fill_betweenx(x, top1, top2, label='B', alpha=0.7)
ax.fill_betweenx(x, top2, top3, label='C', alpha=0.7)

# 反转y轴（对应原x轴的数值反转）
ax.invert_yaxis()

# 添加图例和标签
ax.legend(loc='upper right')
ax.set_xlabel('堆叠值')
ax.set_ylabel('原x轴刻度')

plt.show()

代码说明 #

1. 数据处理：计算每个堆叠层的水平边界（从底部0开始，依次累加各系列的数值）；
2. 绘制堆叠：使用fill_betweenx函数，以原x轴数据作为y轴的位置，填充相邻边界之间的区域；
3. 轴调整：通过ax.invert_yaxis()实现原x轴数值的反转需求；
4. 样式优化：添加图例、坐标轴标签，设置透明度让堆叠层次更清晰。

这种方法避免了旋转整个图表带来的元素适配问题，绘图逻辑更直观，也能完美满足水平堆叠和轴反转的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2256085