ホームページ >バックエンド開発 >Python チュートリアル >Matplotlib 棒グラフの水平棒にデータ値を追加するにはどうすればよいですか?
Matplotlib で横棒に値を追加する
棒グラフは、データを視覚化し、パターンを識別するための貴重なツールです。プロットの明瞭さを高めるには、各棒の正確な値をグラフ上に直接表示すると便利なことがよくあります。これは、解釈と分析に便利な参照を提供します。
matplotlib では、水平棒プロットの作成は簡単です。次のコード スニペットは、さまざまなカテゴリの頻度を表す棒グラフを生成します。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Data for the plot x = [u'INFO', u'CUISINE', u'TYPE_OF_PLACE', u'DRINK', u'PLACE', u'MEAL_TIME', u'DISH', u'NEIGHBOURHOOD'] y = [160, 167, 137, 18, 120, 36, 155, 130] # Create the bar plot fig, ax = plt.subplots() width = 0.75 # Bar width ind = np.arange(len(y)) # X locations for groups ax.barh(ind, y, width, color="blue") ax.set_yticks(ind + width / 2) ax.set_yticklabels(x, minor=False) plt.title('Bar Plot') plt.xlabel('Frequency') plt.ylabel('Category')
ただし、プロットには棒の値がありません。値を追加するには、次の行でコードを拡張します。
# Add bar values for i, v in enumerate(y): ax.text(v + 3, i, str(v), color='blue', fontweight='bold', verticalalignment='center')
このコードは、y 値を反復処理し、各値の文字列表現をプロットに追加します。 ax.text メソッドは、プロットの座標系で指定された x 位置 (v 3) と y 位置 (i) にテキストを配置します。
結果のプロットには、各バーに値が表示されます。 、データの迅速かつ簡単な解釈が可能になります:
[値を含む棒グラフの画像]
この機能強化により、プロットの使いやすさが大幅に向上し、閲覧者がすぐに内容を把握できるようになります。各バーで表される特定の値。
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