перекрывающиеся гистограммы Python с накоплением

Один из способов сделать это — отсортировать столбцы по отдельности в каждом месте:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

L = 5

heights_a = 10. + np.random.randn(L)
heights_b = 10. + np.random.randn(L)
heights_c = 10. + np.random.randn(L)

position = np.arange(L)
colors = ['C0', 'C1', 'C2']

plt.figure()

for x, ha, hb, hc in zip(position, heights_a, heights_b, heights_c):
    for i, (h, c) in enumerate(sorted(zip([ha, hb, hc], colors))):
        plt.bar(x, h, color=c, zorder=-i)

plt.show()

который выглядит так:

Вам повезло! У plot есть zorder кварг.

Я проверил это на bar просто для уверенности, используя пример, который у меня есть.

summer = ax.bar(index, df["Crime Type Summer"].value_counts(), bar_width,
                label="Summer", zorder=2)

winter = ax.bar(index, df["Crime Type Winter"].value_counts(),
                bar_width, label="Winter", zorder=1)

Дает:

И если я переверну это:

summer = ax.bar(index, df["Crime Type Summer"].value_counts(), bar_width,
                label="Summer", zorder=1)

winter = ax.bar(index, df["Crime Type Winter"].value_counts(),
                bar_width, label="Winter", zorder=2)

Редактировать: я просмотрел часть «полоса внутри полосы», и, как отмечалось в комментариях в другом месте, кажется, вам нужно будет вручную установить zorders на основе сортировки их значений. Вы, вероятно, захотите изменить ширину полосы на основе этого рассчитанного zorder, чтобы получить этот визуальный эффект.

Полный код, который я использую в качестве справочного примера, приведен ниже для ясности:

import random
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

s = "Crime Type Summer|Crime Type Winter".split("|")
j = {x: [random.choice(["ASB", "Violence", "Theft", "Public Order", "Drugs"]) for j in range(300)] for x in s}
df = pd.DataFrame(j)

index = np.arange(5)
bar_width = 0.35

fig, ax = plt.subplots()
summer = ax.bar(index, df["Crime Type Summer"].value_counts(), bar_width,
                label="Summer", zorder=1)

winter = ax.bar(index, df["Crime Type Winter"].value_counts(),
                bar_width, label="Winter", zorder=2)

ax.set_xlabel('Category')
ax.set_ylabel('Incidence')
ax.set_title('Crime incidence by season, type')
ax.set_xticks(index)
ax.set_xticklabels(["ASB", "Violence", "Theft", "Public Order", "Drugs"])
ax.legend()

plt.show()