在数据可视化中，堆叠图是一种常用的图表类型，它可以将多个类别的数据以分层的方式在同一图表中展示，使得数据的对比和分析更为直观。而在Python编程中，我们可以利用其强大的数据处理和图形绘制能力，实现具有丰富视觉效果的渐变色的水平堆叠图。

我们需要使用到的库主要有pandas和matplotlib，pandas主要用于处理和操作数据，而matplotlib则是用来进行数据的可视化。其中对于颜色渐变的设置，我们需要使用到matplotlib的colors模块。

接下来，我们先来看一下如何使用Python来创建一个简单的堆叠图。这里我们假设有一份数据，包含了三个产品在四个季度的销售情况：

```python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个数据字典

data = {

    'Product A': [10, 20, 30, 40],

    'Product B': [25, 35, 45, 55],

    'Product C': [30, 40, 60, 80],

    'Quarter': ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']

}

# 将字典转换为DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

# 设置堆叠图的颜色

colors = ['r', 'g', 'b']

# 创建堆叠图

df.pivot('Quarter', 'Product A', 'Quarter').plot(kind='bar', stacked=True, color=colors)

plt.show()

```

上述代码将会生成一个包含三个产品的堆叠图，每个产品在不同季度的销售额以不同的颜色进行区分。然而，这样的堆叠图虽然可以展示数据，但颜色的选择却显得有些随意，且没有实现渐变色的效果。

为了实现渐变色的堆叠图，我们需要对颜色的设置进行修改。这里我们使用`matplotlib.colors`中的`LinearSegmentedColormap`函数，该函数可以创建一个线性分段的颜色映射，从而生成渐变色。具体如下：

```python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

# 创建一个数据字典

data = {

    'Product A': [10, 20, 30, 40],

    'Product B': [25, 35, 45, 55],

    'Product C': [30, 40, 60, 80],

    'Quarter': ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']

}

# 将字典转换为DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个线性分段的颜色映射

cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("mycmap", ['r', 'g', 'b'])

# 创建堆叠图并应用颜色映射

df.pivot('Quarter', 'Product A', 'Quarter').plot(kind='bar', stacked=True, colormap=cmap, legend=None)

plt.show()

```

上述代码中，我们首先定义了一个颜色列表`['r', 'g', 'b']`，然后通过`LinearSegmentedColormap`函数将其转换为一个线性分段的颜色映射`cmap`。最后，我们在创建堆叠图时调用了`colormap`参数并将之前创建的`cmap`传入，这样就能够实现渐变色的堆叠图了。

通过Python的pandas和matplotlib库，我们可以方便地实现水平堆叠图的创建，并通过调整颜色的设置，实现渐变色的效果，使得数据的展示更加丰富和直观。