1. 概述
在数据可视化的过程中，茎叶图(stem and leaf plot)和复合饼图(combination pie chart)是两种常用的图表类型。本文将介绍如何用Python绘制这两种图表。
2. 绘制茎叶图
2.1 茎叶图的定义
茎叶图是一种用于展示数据分布的图表类型。它将数据按照十位数的大小和个位数的大小分别用垂直和水平方向上的数码表示出来，从而形成一张“枝叶状”的图表。
2.2 茎叶图的绘制
为了绘制茎叶图，我们需要先将数据进行排序，然后将每个数据的十位数（称为“茎”）和个位数（称为“叶”）分开来。最后将每个茎的叶按照升序排列，并用一个竖线将茎和叶分开。下面是用Python绘制茎叶图的代码示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一组随机数据
data = np.random.randint(0, 100, 20)
# 将数据进行排序
data_sort = np.sort(data)
# 计算数据的茎和叶
stem = data_sort // 10
leaf = data_sort % 10
# 绘制茎叶图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.xticks(rotation=90)
plt.grid(axis='y', alpha=0.75)
plt.stem(stem, leaf, linefmt='C0-', markerfmt='C1o', basefmt=' ')
# 显示图形
plt.show()
上述代码中，我们首先生成了一组随机数据，然后对其进行排序，并计算出每个数据的茎和叶。接着，我们使用Matplotlib的stem方法绘制了茎叶图，并对图形进行了一些装饰（如旋转x轴标签、添加网格线等）。最后，我们使用show函数显示了图形。
2.3 茎叶图的优点和缺点
茎叶图的优点在于它能够直观地展示数据的分布情况，同时也能够保留数据的原始值。因此，它在少量数据的情况下非常有用。但是，当数据量较大时，茎叶图就会变得拥挤不堪，并且难以比较不同数据之间的大小关系。此时，我们应该考虑使用其他类型的图表来展示数据。
3. 绘制复合饼图
3.1 复合饼图的定义
复合饼图是一种用于展示多个数据的占比关系的图表类型。它是由多个饼图组成的，每个饼图代表一个数据集，而每个扇形的大小则代表该数据在总量中的占比。
3.2 复合饼图的绘制
为了绘制复合饼图，我们可以使用Matplotlib的pie方法，但需要注意的是，我们需要绘制多个饼图，并通过调整它们的位置和大小，使它们整齐地排列在一起。下面是用Python绘制复合饼图的代码示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成两组随机数据
data1 = np.random.randint(0, 100, 5)
data2 = np.random.randint(0, 100, 5)
# 计算每组数据的总和
sum1 = np.sum(data1)
sum2 = np.sum(data2)
# 计算每组数据的占比
ratio1 = data1 / sum1
ratio2 = data2 / sum2
# 绘制复合饼图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pie(ratio1, radius=1, colors=['C0', 'C1', 'C2', 'C3', 'C4'], wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w'))
plt.pie(ratio2, radius=0.7, colors=['C5', 'C6', 'C7', 'C8', 'C9'], wedgeprops=dict(width=0.3, edgecolor='w'))
# 显示图形
plt.show()
上述代码中，我们首先生成了两组随机数据，并计算出它们的总和和占比。接着，我们使用Matplotlib的pie方法分别绘制了每组数据的饼图，并通过调整半径、颜色和边框等参数，使它们整齐地排列在一起。最后，我们使用show函数显示了图形。
3.3 复合饼图的优点和缺点
复合饼图的优点在于它能够直观地展示多个数据的占比关系，并且能够反映出不同数据之间的细微差别。同时，它也能够保留原始数据的信息，在某些情况下非常有用。但是，复合饼图的缺点在于它的排版比较复杂，需要耗费较多的时间和精力进行调整。此外，在多个数据之间比较占比时，我们也需要进行一些额外的计算和比较才能得到准确的结论。
4. 总结
本文介绍了两种常用的数据可视化图表类型——茎叶图和复合饼图，并给出了用Python实现这两种图表的代码示例。茎叶图可用于展示少量数据的分布情况，而复合饼图适用于展示多个数据的占比关系。在实际应用中，我们应根据数据特点选择合适的数据可视化图表，提高分析效率和准确度。