Python使用matplotlib把柱状图添加数据标签bar_label()
Python中如何使用matplotlib给柱状图添加数据标签(bar_label())
本文主要记录如何用使用matplotlib给柱状图添加数据标签,是以matplotlib.pyplot.bar_label()为例。
0.更新matplotlib库
本文后续的实验过程都是基于matplotlib版本大于等于3.4.1,如果版本较低,是无法实行后续操作的,如何在Pycharm中直接更新matplotlib库的版本,请参照方法:Pycharm中如何更新第三方库(以tensorflow库为例)。
1.导入库
直接导入matplotlib.pyplot库,代码为:
import matplotlib.pyplot as plt
2.数据准备
用list分别准备横坐标和纵坐标的数据。
# 构造数据
X_set = [1, 2, 3, 4, 5] # X轴数值
Y_set = [128, 211, 136, 234, 150] # Y轴数据
3.绘制柱状图
绘图代码如下:
p1 = plt.bar(X_set, Y_set, width= 0.35, label='value') # width表示柱子的宽度
plt.bar_label(p1, label_type='edge') # label_type=‘edge’表示将数据值标签放在柱子顶端,label_type=‘center’表示将数据值标签放在柱子中间。
plt.title('The distribution of XXX')
plt.show()
4.绘图结果
上述绘图结果如下:
5.完整代码
完整代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt
# 构造数据
X_set = [1, 2, 3, 4, 5]
Y_set = [128, 211, 136, 234, 150]
p1 = plt.bar(X_set, Y_set, width= 0.35, label='value')
plt.bar_label(p1, label_type='edge')
plt.title('The distribution of XXX')
plt.show()
6.bar_label()相关参数的补充说明
函数的签名为matplotlib.pyplot.bar_label(container, labels=None, *, fmt='%g', label_type='edge', padding=0, **kwargs)
。
函数的参数为:
(1)container
:柱子的容器对象,通常为bar
或barh
函数返回值。 .BarContainer对象。必备参数。
(2)labels
: 标签文本列表。类数组对象。可选参数。如果为None
,则值为使用fmt
参数格式化的柱子的数据(柱子的高度)。
(3)fmt
:标签的格式字符串。 字符串。默认值为’%g
’,即将标签值格式化为浮点数。
(4)label_type
:标签类型。取值范围为 {'edge', 'center'}
,默认值为'edge'
。对于普通柱状图,该参数仅用于控制标签的位置,对于堆积柱状图,不同标签类型对应不同的标签值。
(4.1)'edge'
: 标签位于柱子的端点。显示的值为柱子的端点位置。注意!对于堆积柱状图即堆积的多个柱子的总长度。
(4.2)'center'
:标签位于柱子的中部。显示的值为柱子的长度。
(5)padding
: 标签与柱子之间的距离,单位为像素。浮点数。默认值为0
。
(6)**kwargs
:传递给 annotate()
的其他参数。
返回值为标签
的Text
对象列表。
7.参考文献
(1)Pycharm中如何更新第三方库(以tensorflow库为例)
(2)matplotlib之pyplot模块——为柱状图添加数据标签(bar_label())
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