python绘制累计流图

累计流图（Cumulative Flow Diagram, CFD）是一种常见的可视化工具，通常用于敏捷项目管理（如看板、Scrum）中，用来展示任务在不同状态的累积数量随时间的变化。它可以帮助团队直观地识别瓶颈和流程效率问题。

以下是使用Python绘制累计流图的步骤和说明：

1. 数据准备

累计流图需要以下关键数据：

- 时间维度：日期或时间点（X轴）。

- 任务状态：任务在不同状态下的数量（堆叠区域，Y轴）。

例如，状态可以是“待办”、“进行中”、“完成”。

数据通常以表格形式表示：

| 日期       | 待办  | 进行中 | 完成  |

|------------|-------|--------|-------|

| 2024-12-01 | 10    | 5      | 0     |

| 2024-12-02 | 8     | 6      | 1     |

| 2024-12-03 | 6     | 6      | 4     |

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2. 代码实现

我们可以用 `matplotlib` 来绘制累计流图。以下是代码示例：

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3. 代码说明

1. 数据准备：

- 数据按日期排列，包含各状态的任务数量。

- 数据框 `DataFrame` 用于存储和操作数据。

2. 日期转换：

- 将日期列转换为 `datetime` 类型，确保图表正确处理时间数据。

3. 绘图函数：

- 使用 `plt.stackplot` 绘制堆叠区域图。每一层表示一个状态的累积任务数量。

- 参数 `alpha` 控制透明度。

4. 图表美化：

- 添加图例、标题、X/Y轴标签等，提升可读性。

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4. 累计流图的解读

- 垂直距离：每种颜色表示在某状态下的任务数量。

- 水平距离：表示任务在时间上的流动。

- 趋势识别：水平线代表瓶颈，陡峭增长代表任务流动加快。