面积图的奇妙变形：流图与地平线图

想象一下面积图就像一层层叠起来的彩色玻璃片，每一层代表一个类别，从下往上堆叠，形成整体的视觉冲击。
但有时我们需要更特别的方式来展示数据的变化：是像河流一样蜿蜒流淌，还是像地平线上的群山连绵起伏？
今天，本文将介绍两种创意面积图变体——流图和地平线图，它们能让你的时间序列数据讲述更生动的故事。
1. 流图：数据的河流

如果把传统的堆叠面积图想象成一块块整齐堆叠的积木，那么流图就像一条蜿蜒流淌的河流，河道的宽窄变化自然流畅，波峰波谷过渡平滑。
它特别适合展示多个类别数据随时间的变化趋势，尤其是当你想强调整体流动感和各部分的相对比例变化时。
流图的核心思想是将传统的堆叠面积图进行"平滑"处理。
在matplotlib中，我们可以使用fill_between函数结合样条插值来创建平滑的边缘。
关键在于将堆叠的数据进行累积，然后对累积边界进行平滑处理。

1. # 数据准备
2. x = np.linspace(0, 10, 100)
3. # 构造三组波浪数据
4. y1 = 2 + np.sin(x)            # 基础波动
5. y2 = 2 + np.cos(x - 1.5)      # 错位波动
6. y3 = 2 + np.sin(x + 2)        # 再次错位
8. # 省略 ...
10. # 绘图设置
11. fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))
13. # --- 左图：普通堆叠面积图 (baseline='zero') ---
14. ax1.stackplot(x, y_data, labels=labels, colors=colors, baseline='zero', alpha=0.8)
15. # 省略 ...
17. # --- 右图：流图 (baseline='sym') ---
18. # 'sym' 表示对称中心布局
19. ax2.stackplot(x, y_data, labels=labels, colors=colors, baseline='sym', alpha=0.8)
20. ax2.axhline(0, color='black', ls='--', alpha=0.1) # 画一条中心参考线
21. # 省略 ...
23. # 去除右图边框，增加流动感
24. for spine in ax2.spines.values():
25.     spine.set_visible(False)
27. plt.tight_layout()
28. plt.show()

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流图解决了一个视觉错觉问题：在普通堆叠面积图中，上面的数据层会因为下面数据层的起伏而被迫“扭曲”，很难看出它原本的形状。
流图通过中心布局，减少了这种扭曲，非常适合展示随时间变化的趋势和不同类别权重的波动，这种有机的形态还能给读者带来极强的审美愉悦感。
2. 地平线图：数据的群山

想象一下远处的地平线上有一排连绵的山脉，每座山的高度代表一个数据值。
地平线图就是这样一种可视化技术，它将时间序列数据压缩在一个很小的垂直空间内，通过颜色和分层来展示数据的变化。
特别适合在有限空间内展示多个时间序列的对比。
地平线图的核心思想是数据分层和颜色渐变。
它将数据值分成若干层（通常是2-3层），每层用一种颜色表示。当数据值超过一层时，就用更深的颜色或不同的颜色填充。这样可以在很小的垂直空间内展示很大的数据范围。

1. from datetime import timedelta
3. # 生成模拟数据：过去10年五大科技公司的股价波动
4. np.random.seed(42)
6. # 生成日期范围：过去10年，每月一个数据点
7. dates = pd.date_range("2013-01-01", "2023-01-01", freq="ME")
8. companies = ["苹果", "谷歌", "微软", "亚马逊", "Meta"]
10. # 生成各公司的股价模拟数据（标准化到相似范围）
11. data = {}
12. for company in companies:
13.     # 基础趋势：每家公司有不同的增长趋势，但最终都在70-90范围内
14.     # 省略 ...
16. # 转换为DataFrame
17. df = pd.DataFrame(data, index=dates)
19. # 创建对比图表
20. fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 10))
22. # ============ 传统堆叠面积图 ============
23. colors = ["#FF6B6B", "#4ECDC4", "#45B7D1", "#FFD166", "#9B5DE5"]
25. # 为堆叠面积图重新归一化数据
26. df_normalized = df.div(df.sum(axis=1), axis=0) * 100
27. y_cumulative = np.zeros(len(df))
29. for i, company in enumerate(companies):
30.     axes[0].fill_between(
31.         df.index,
32.         y_cumulative,
33.         y_cumulative + df_normalized[company].values,
34.         color=colors[i],
35.         alpha=0.7,
36.         label=company,
37.         edgecolor="white",
38.         linewidth=0.5,
39.     )
40.     y_cumulative += df_normalized[company].values
42. # 省略 ...
44. # ============ 地平线图：股价波动对比 ============
45. # 生成股价变化百分比数据（更能体现波动对比）
46. np.random.seed(42)
47. price_changes = {}
48. for company in companies:
49.     # 生成均值附近波动的变化数据
50.     # 省略 ...
52. # 关键参数：定义“波段”
53. BAND_HEIGHT = 3.0  # 每个颜色波段代表的变化率幅度 (%)
54. NUM_BANDS = 3  # 正负方向各使用的波段层数
56. df = pd.DataFrame(price_changes, index=dates)
58. # 为每家公司计算并绘制地平线
59. for i, company in enumerate(companies):
60.     # 公司的基准Y轴位置（水平线）
61.     # 省略 ...
63.     # 分层与绘制：从第1层到第NUM_BANDS层
64.     for band in range(NUM_BANDS):
65.         # --- 处理正偏差（上涨）---
66.         # 计算当前层的数据：偏差值减去已绘制层的高度，并限制在本层高度内
67.         # 省略 ...
69.         # --- 处理负偏差（下跌）---
70.         # 对负值取绝对值，进行类似处理
71.         # 省略 ...
73. # 美化图表
74. # 省略 ...
76. # 6. 添加图例
77. import matplotlib.patches as mpatches
79. legend_patches = []
80. # 省略 ...
82. plt.tight_layout(h_pad=5)
83. plt.show()

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地平线图是空间利用大师。当你有 20 个股票或者 50 个城市的温度需要放在一张图里对比时，普通的面积图会挤成一团乱麻。
地平线图可以将每个序列压缩成一个窄窄的横条，但在保持视觉分辨率的同时，还能让你看清极值（通过深颜色）。
3. 总结

数据可视化不仅是科学，也是艺术。流图和地平线图这两种面积图变体，分别从"流动之美"和"空间效率"两个角度拓展了面积图的可能性。
它们证明了，通过对基础图表的创意改造，我们可以让数据讲述更丰富、更生动的故事。
下次当你面对时间序列数据时，不妨问问自己：我的数据像一条蜿蜒的河流，还是像地平线上的群山？选择适合的可视化方式，让你的数据真正"流动"起来或"层叠"起来。
记住，最好的可视化不是最复杂的，而是最能清晰传达信息、启发思考的那一个。
完整的代码共享在：面积图的2个变种.ipynb (访问密码: 6872)

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新版吗？好像是停更了吧。

东西不错很实用谢谢分享