如何使用Plotly（Python）绘制网格布局的多个堆叠面积图？

阿华AIGC实验室

2026-5-27

如何在subplots网格中绘制堆叠面积图

我完全懂你遇到的这个卡点——用subplots轻松搞定网格布局的柱状图，但换到堆叠面积图就摸不着头脑了，你提到的“堆叠面积图层是Scatter图”其实是个小误解，咱们一步步来解决这个问题：

为什么会出现这个差异？

柱状图的实现逻辑很直接：在每个子轴上调用bar函数就能生成单组柱状图，堆叠柱状图也只是在同一子轴上多次调用bar并设置bottom参数。但堆叠面积图的底层不是Scatter图，而是基于填充的折线图层叠加——它需要在单个子轴内完成多组数据的堆叠计算和填充，这和柱状图的子轴调用逻辑略有不同，但完全可以适配subplots网格。

解决方案：两种方式在subplots中绘制堆叠面积图

下面用Matplotlib为例，给你两种可行的实现方法：

方法1：直接使用`stackplot`函数（推荐）

Matplotlib内置的stackplot能直接生成堆叠面积图，你只需要在每个子轴上调用这个函数即可：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
x = np.arange(0, 10, 1)
# 三组待堆叠的数据
y_data = [
    np.random.randint(1, 5, size=10),
    np.random.randint(1, 5, size=10),
    np.random.randint(1, 5, size=10)
]
labels = ['类别A', '类别B', '类别C']

# 创建2x2的子图网格
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 8))

# 遍历每个子轴绘制堆叠面积图
for ax in axes.flat:
    ax.stackplot(x, *y_data, labels=labels)
    ax.set_title('堆叠面积图')
    ax.legend(loc='upper left')
    ax.set_xlabel('X轴')
    ax.set_ylabel('累计值')

# 自动调整子图间距
plt.tight_layout()
plt.show()

方法2：手动用`fill_between`实现堆叠

如果你想更灵活控制每一层的样式，可以手动计算累计值，用fill_between逐层填充：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 10, 1)
y1 = np.random.randint(1, 5, size=10)
y2 = np.random.randint(1, 5, size=10)
y3 = np.random.randint(1, 5, size=10)

# 计算各层的上下边界
y_bottom1 = np.zeros_like(x)
y_top1 = y1
y_bottom2 = y_top1
y_top2 = y1 + y2
y_bottom3 = y_top2
y_top3 = y1 + y2 + y3

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 8))

for ax in axes.flat:
    ax.fill_between(x, y_bottom1, y_top1, label='类别A', alpha=0.7)
    ax.fill_between(x, y_bottom2, y_top2, label='类别B', alpha=0.7)
    ax.fill_between(x, y_bottom3, y_top3, label='类别C', alpha=0.7)
    ax.set_title('手动堆叠面积图')
    ax.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()