


Balkendiagramme mit Werten beschriften
Einführung
Balkendiagramme sind eine nützliche Möglichkeit, die Datenverteilung zu visualisieren. Manchmal ist es sinnvoll, Wertebeschriftungen in die Balken einzufügen, um zusätzlichen Kontext bereitzustellen. In diesem Artikel untersuchen wir zwei Methoden zum Hinzufügen von Wertbeschriftungen zu einem Balkendiagramm mithilfe von Matplotlib: „Text“ und „Annotate“.
Verwenden von „Text“ für Wertbeschriftungen
Mit der „Text“-Methode können Sie dem Plot an bestimmten Koordinaten Text hinzufügen. Um es für Wertebeschriftungen zu verwenden, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Zeichnen Sie Ihr Balkendiagramm.
- Besorgen Sie sich eine Liste der Balken-Patches vom ax.patches-Mitglied.
- Durchlaufen Sie die Patches und ermitteln Sie die Position und Höhe jedes Balkens.
- Verwenden Sie ax.text, um den Wertbeschriftungstext an der gewünschten Stelle hinzuzufügen Position (z. B. Mitte des Balkens).
Verwenden von „annotate“ für Wertbeschriftungen
Die Methode „annotate“ ähnelt „text“, bietet aber Folgendes mehr Flexibilität bei der Platzierung und Formatierung. Um es für Wertebeschriftungen zu verwenden, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Rufen Sie eine Liste der Balken-Patches vom ax.patches-Mitglied ab.
- Iterieren Sie über die Patches und ermitteln Sie die Position und Position jedes Balkens Höhe.
- Definieren Sie den Anmerkungstext und seine Position relativ zur Leiste.
- Verwenden ax.annotate, um die Anmerkung zum Plot hinzuzufügen.
Codebeispiel
Hier ist ein Beispiel mit der Methode „text“:
import matplotlib.pyplot as plt # Data x_labels = [1, 2, 3, 4, 5] values = [10, 20, 30, 40, 50] # Plot plt.figure(figsize=(12, 8)) ax = plt.bar(x_labels, values) # Add value labels rects = ax.patches for rect, value in zip(rects, values): x = rect.get_x() + rect.get_width() / 2 y = rect.get_height() + 5 ax.text(x, y, f"{value}", ha="center", va="bottom") plt.show()
Und hier ist ein Beispiel für die Verwendung der „Annotate“-Methode:
import matplotlib.pyplot as plt # Data x_labels = [1, 2, 3, 4, 5] values = [10, 20, 30, 40, 50] # Plot plt.bar(x_labels, values) # Add value labels for x, y in zip(x_labels, values): ax.annotate(f"{y}", xy=(x, y), xytext=(0, 10), textcoords="offset points", ha="center", va="bottom") plt.show()
Beide Methoden bieten unkomplizierte Möglichkeiten, Ihren Balkendiagrammen Wertbeschriftungen hinzuzufügen, deren visuelle Klarheit zu verbessern und Ihrem Publikum wichtige Informationen zu vermitteln.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie füge ich Wertebeschriftungen zu Matplotlib-Balkendiagrammen hinzu, indem ich „Text' und „Annotate' verwende?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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