Python 是一種高效的編程語言，可用于數據可視化，包括統計圖形和莖葉圖等。在這篇文章中，我們將演示如何使用 Python 繪制莖葉圖。

首先，我們需要安裝 matplotlib 包，它是一個可視化庫，提供了多種繪制圖形的方法。

pip install matplotlib

接下來，我們將使用一個簡單的示例來說明如何使用 Python 繪制莖葉圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 創建數據
data = np.array([113, 84, 97, 67, 122, 64, 68, 105, 133, 148, 81, 110, 53, 85, 114, 75, 128, 102, 120, 96, 92])
# 計算莖和葉
stem = np.floor(data / 10)
leaf = data % 10
# 創建莖葉圖
fig, ax = plt.subplots()
# 在圖表上添加葉子
for i, j in zip(stem, leaf):
ax.text(i, j, str(int(j)), ha='left', va='bottom', fontsize=8)
# 去掉頂部和右側的邊框余白
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
# 顯示網格線
ax.grid(axis='y', alpha=0.75)
# 設置標題和標簽
ax.set_title('Stem and Leaf Plot')
ax.set_xlabel('Stem')
ax.set_ylabel('Leaf')
# 顯示莖葉圖
plt.show()

該示例中的代碼創建了一個包含 21 個隨機整數的數組，并計算了它們的莖和葉。然后，該代碼將葉子添加到圖表中，并設置了一些格式和選項，例如去掉頂部和右側的邊框、顯示網格線等。

最后，該代碼顯示了莖葉圖，顯示如下:

通過 Python 繪制莖葉圖是相對簡單的，只需了解一些基本的函數和選項即可。莖葉圖是一種有用的可視化工具，可以顯示數據的分布、異常值和態勢，因此在數據分析和統計學中廣泛使用。