如何绘制堆叠多y变量气泡图展示施工项目车辆周度进场数据

问题1：图表标准名称 #

这类图表的标准名称是分类气泡矩阵图，也常被叫做二维分类气泡图，你之前查询的“离散堆叠气泡图”是不通用的非标准俗称。它本质是散点图的变体：将两个分类维度（x轴的周数、y轴的车辆类型）作为网格坐标，第三个数值维度（车辆进场数量）映射为气泡大小，部分可视化工具也会将它归类到热力散点图的子类中。

问题2：实现方案&替代思路 #

现有需求的实现方法 #

你描述的需求可以用几乎所有主流可视化工具实现：

• 办公软件（Excel/WPS表格）：先整理三列结构化数据：周数、车辆类型（提前给每类车型赋值为数值，比如小汽车=1、厢式货车=2、卡车=3，后续将y轴刻度替换为车型名称即可）、进场数量。插入图表时选择「气泡图」，分别将周数、车型赋值列、数量列对应到x轴、y轴、气泡大小维度，调整气泡透明度、坐标轴格式即可完成。
• 代码实现（Python）：用Matplotlib的scatter方法即可快速实现，示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 示例数据结构，替换为你自己的数据集即可
df = pd.DataFrame({
    "week": [1,1,2,3,3,3],
    "vehicle_type": ["小汽车", "厢式货车", "卡车", "小汽车", "厢式货车", "卡车"],
    "count": [5,2,1,7,3,4]
})

# 车型映射y轴数值
type_map = {"小汽车":1, "厢式货车":2, "卡车":3}
df["y_val"] = df["vehicle_type"].map(type_map)

# 绘制图表
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.scatter(x=df["week"], y=df["y_val"], s=df["count"]*15, alpha=0.6, color="#2196F3")
plt.yticks([1,2,3], ["小汽车", "厢式货车", "卡车"])
plt.xlabel("一年中的周数")
plt.ylabel("车辆类型")
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()

如果需要做交互式看板，可以用Plotly实现，hover时可以直接显示具体的进场数量，查阅更方便。

• BI工具（Tableau/PowerBI）：零代码即可实现，直接将周数字段拖到列功能区，车辆类型字段拖到行功能区，进场数量字段拖到「大小」标记卡，自动生成对应图表，调整气泡的大小范围、颜色即可。

可选的优化思路 #

如果你的数据覆盖多年，还有两个更适配的方案可以选：

1. 保留气泡图形式，新增颜色维度映射年份，同周同车型的不同年份气泡可以做小幅度的位置偏移避免重叠，或者直接按年分页展示。
2. 如果不需要精确对比数量级，只需要快速识别空周和繁忙程度，可以用分类热力图替代，将进场数量映射为颜色深浅，识别趋势的效率更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BigWalt