将自己在本周（2021.11.13-11.20）看到的有趣、有用、有启发的文章、书籍、音乐、影视，汇总成一篇摘要，既做回顾，也做分享。
年初写了篇文章《2020 年，西安气温变舒适了》，通过对过去几年平均月度气温的分析，可看出： 2020 年西安确实变温暖了，但夏天却比其他年份要稍微凉快点。
根据生活体验，除了气温，感觉近几年也越来越潮湿。年中网上有篇文章，标题大意是「西北地区正变得湿热，西安恐成最大赢家」，这说法相当惊艳。反正找数据，顺带找来西北七个市区的，一同分析下是不是这样。
将自己在本周（2021.11.6-11.13）看到的有趣、有用、有启发的文章、书籍、音乐、影视，汇总成一篇摘要，既做回顾，也做分享。
使用 seaborn 绘制累积条形图
最近想看下某地区近几年降雨量如何变化，获得的数据是分年分月的，打算绘制按年份累积每月降雨量的条形图。搜索教程，主要有以下几种方法。
- 方法1：使用 seaborn 的
barplot()函数，在 x 相同位置，分别绘制112月累积量、111月累积量、1~10月累积量，以此类推直至1月降雨量。每次绘制使用颜色不同，后绘制的相当于把前绘制的条状遮住一部分。需要调用12次barplot()函数。参考文章点这里 - 方法2：使用 matplotlib 的
bar()函数，按年分别绘制每月的降雨量条形图，通过参数bottom指定所绘制的月份条形图下方是哪个月的条形图，相当于一层一层的柱子码起来。需要调用12次bar()函数。参考文章点这里 - 方法3：使用 seaborn 的
histplot()函数，设置multiple参数为stack，weights参数为需要累积的量，既可绘制累积条形图。只需条用1次histplot()函数。参考文章点这里。这篇文章另外还介绍了如何使用 matplotlib、pandas、plotnine、altair 绘制累积条形图。
前两种方法太繁琐，采用第3种方法。搜相关教程有个感悟，要想快速准确找到资料，搜英文文章，或者直接在 seaborn 官方教程找。
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