如何使用'文本”和'注释”向 Matplotlib 条形图添加值标签？

用值标记条形图

简介

条形图是可视化数据分布的有用方法。有时，在条形上添加值标签以提供额外的上下文是很有价值的。在本文中，我们将探索使用 matplotlib 向条形图添加值标签的两种方法：“文本”和“注释”。

使用“文本”作为值标签

“text”方法允许您将文本添加到绘图中指定的坐标处。要将其用于值标签，请按照以下步骤操作：

1. 绘制条形图。
2. 从 ax.patches 成员获取条形补丁列表。
3. 迭代补丁，获取每个条的位置和高度。
4. 使用 ax.text 在所需位置添加值标签文本（例如，条形中心）。

对值标签使用“annotate”

“annotate”方法与“text”类似，但提供了更多功能放置和格式的灵活性。要将其用于值标签，请按照以下步骤操作：

1. 从 ax.patches 成员获取条形图块列表。
2. 迭代图块，获取每个条形的位置和高度。
3. 定义注释文本及其相对于栏的位置。
4. 使用 ax.annotate 来将注释添加到绘图中。

代码示例

这是使用“文本”方法的示例：

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()

并且这是使用“注释”的示例方法：

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()

这两种方法都提供了向条形图添加值标签的简单方法，增强其视觉清晰度并向受众传达重要信息。

以上是如何使用'文本”和'注释”向 Matplotlib 条形图添加值标签？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！