막대 차트에 값 레이블 추가
막대 차트 막대에 값 레이블을 추가하려면 '텍스트' 또는 '주석 달기' 방법을 활용할 수 있습니다. matplotlib에서 제공합니다. 각 방법은 뚜렷한 장점과 사용 시나리오를 제공합니다.
'텍스트' 방법 사용
'텍스트' 방법을 사용하면 플롯의 특정 좌표에 직접 텍스트를 배치할 수 있습니다. 막대 차트의 경우 다음 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
- 'ax.patches' 멤버를 사용하여 플롯에서 막대 목록을 검색합니다.
- 에 대한 레이블 목록을 구성합니다. 각 막대.
- 'ax.text' 메소드를 사용하여 막대와 레이블을 반복하여 각 막대에 레이블을 추가합니다. 텍스트는 막대의 좌표를 기준으로 배치되어야 합니다.
'주석' 방법 사용
'주석' 방법은 화살표 선 및 레이블 추가를 포함하여 플롯에 주석을 추가하는 데 더 많은 유연성을 제공합니다. . 값 레이블로 막대 차트에 주석을 추가하려면 다음 단계를 활용할 수 있습니다.
- 각 막대의 중간점 좌표를 가져옵니다.
- 각 중간점에 대해 'ax.annotate'를 호출하여 텍스트 주석을 추가하세요.
- 귀하의 상황에 따라 텍스트를 막대 약간 위나 안에 배치하세요. reference.
예제 코드
다음 코드는 '텍스트' 메서드를 사용하여 막대 차트에 값 레이블을 추가하는 방법을 보여줍니다.
import matplotlib.pyplot as plt # Data and plot setup data = [6, 16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1] plt.bar(range(len(data)), data) # Add value labels for bar, value in zip(plt.gca().patches, data): height = bar.get_height() plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, height, f'{value}', ha='center', va='bottom') plt.show()
이 코드 실행 코드는 각 막대 중앙에 값 레이블이 있는 막대 차트를 생성합니다. 라벨의 원하는 위치를 얻으려면 필요에 따라 'plt.text'에서 위치 매개변수를 조정하세요.
위 내용은 Matplotlib 막대 차트에 값 레이블을 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

이 튜토리얼은 Python을 사용하여 Zipf의 법칙의 통계 개념을 처리하는 방법을 보여주고 법을 처리 할 때 Python의 읽기 및 대형 텍스트 파일을 정렬하는 효율성을 보여줍니다. ZIPF 분포라는 용어가 무엇을 의미하는지 궁금 할 것입니다. 이 용어를 이해하려면 먼저 Zipf의 법칙을 정의해야합니다. 걱정하지 마세요. 지침을 단순화하려고 노력할 것입니다. Zipf의 법칙 Zipf의 법칙은 단순히 : 큰 자연어 코퍼스에서 가장 자주 발생하는 단어는 두 번째 빈번한 단어, 세 번째 빈번한 단어보다 세 번, 네 번째 빈번한 단어 등 4 배나 자주 발생합니다. 예를 살펴 보겠습니다. 미국 영어로 브라운 코퍼스를 보면 가장 빈번한 단어는 "TH입니다.

시끄러운 이미지를 다루는 것은 특히 휴대폰 또는 저해상도 카메라 사진에서 일반적인 문제입니다. 이 튜토리얼은 OpenCV를 사용 하여이 문제를 해결하기 위해 Python의 이미지 필터링 기술을 탐구합니다. 이미지 필터링 : 강력한 도구 이미지 필터

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

데이터 과학 및 처리가 가장 좋아하는 Python은 고성능 컴퓨팅을위한 풍부한 생태계를 제공합니다. 그러나 Python의 병렬 프로그래밍은 독특한 과제를 제시합니다. 이 튜토리얼은 이러한 과제를 탐구하며 전 세계 해석에 중점을 둡니다.

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

이 튜토리얼은 Python 3에서 사용자 정의 파이프 라인 데이터 구조를 작성하여 클래스 및 작업자 과부하를 활용하여 향상된 기능을 보여줍니다. 파이프 라인의 유연성은 일련의 기능을 데이터 세트, GE에 적용하는 능력에 있습니다.

파이썬 객체의 직렬화 및 사막화는 사소한 프로그램의 주요 측면입니다. 무언가를 Python 파일에 저장하면 구성 파일을 읽거나 HTTP 요청에 응답하는 경우 객체 직렬화 및 사태화를 수행합니다. 어떤 의미에서, 직렬화와 사제화는 세계에서 가장 지루한 것들입니다. 이 모든 형식과 프로토콜에 대해 누가 걱정합니까? 일부 파이썬 객체를 지속하거나 스트리밍하여 나중에 완전히 검색하려고합니다. 이것은 세상을 개념적 차원에서 볼 수있는 좋은 방법입니다. 그러나 실제 수준에서 선택한 직렬화 체계, 형식 또는 프로토콜은 속도, 보안, 유지 보수 상태 및 프로그램의 기타 측면을 결정할 수 있습니다.

Python의 통계 모듈은 강력한 데이터 통계 분석 기능을 제공하여 생물 통계 및 비즈니스 분석과 같은 데이터의 전반적인 특성을 빠르게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 포인트를 하나씩 보는 대신 평균 또는 분산과 같은 통계를보고 무시할 수있는 원래 데이터에서 트렌드와 기능을 발견하고 대형 데이터 세트를보다 쉽고 효과적으로 비교하십시오. 이 튜토리얼은 평균을 계산하고 데이터 세트의 분산 정도를 측정하는 방법을 설명합니다. 달리 명시되지 않는 한,이 모듈의 모든 함수는 단순히 평균을 합산하는 대신 평균 () 함수의 계산을 지원합니다. 부동 소수점 번호도 사용할 수 있습니다. 무작위로 가져옵니다 수입 통계 Fracti에서


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

PhpStorm 맥 버전
최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

ZendStudio 13.5.1 맥
강력한 PHP 통합 개발 환경

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음
