値を使用した棒グラフのラベル付け
概要
棒グラフは、データ分布を視覚化するのに便利な方法です。場合によっては、追加のコンテキストを提供するためにバーに値ラベルを含めることが重要です。この記事では、matplotlib を使用して棒グラフに値ラベルを追加する 2 つの方法、'text' と 'annotate' について説明します。
値ラベルに 'text' を使用する
「text」メソッドを使用すると、指定した座標でプロットにテキストを追加できます。これを値ラベルに使用するには、次の手順に従います。
- 棒グラフをプロットします。
- ax.patches メンバーから棒パッチのリストを取得します。
- パッチを反復処理して、各バーの位置と高さを取得します。
- ax.text を使用して値ラベルのテキストを追加します。目的の位置 (バーの中心など)。
値ラベルに 'annotate' を使用する
'annotate' メソッドは 'text' に似ています。ただし、配置と書式設定の柔軟性が向上します。これを値ラベルに使用するには、次の手順に従います。
- ax.patches メンバーからバー パッチのリストを取得します。
- パッチを反復処理して、各バーの位置を取得し、高さ。
- 注釈テキストとバーに対する相対的な位置を定義します。
- を使用します。 ax.annotate を使用して、プロットに注釈を追加します。
コード例
「text」メソッドを使用した例を次に示します。
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()
これは「annotate」を使用した例ですメソッド:
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()
どちらのメソッドも、棒グラフに値ラベルを追加する簡単な方法を提供し、視覚的な明瞭さを高め、重要な情報を視聴者に伝えます。
以上が「テキスト」と「注釈」を使用して Matplotlib 棒グラフに値ラベルを追加する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

sostCommonlylysedModule forcreatinginpythonisnumpy.1)numProvidesefficientToolsForArrayoperations、理想的なfornumericaldata.2)arrayscanbecreatedusingnp.array()for1dand2dstructures.3)

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

MantisBT
Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。
