使用舍入值注释 Pandas 条形图
要使用舍入数值注释条形图,请考虑以下步骤:
了解问题
目标是向 Pandas 条形图中的每个条形添加注释,显示 DataFrame 中的舍入数值。然而,一个常见的陷阱是注释可能集中在 x 刻度上,而不是集中在每个条形上方。
解决方案
要纠正此问题,请使用坐标轴' 补丁。对于每个补丁,检索其高度和宽度并使用它来计算注释位置。以下代码演示了如何实现这一点:
for p in ax.patches: height = p.get_height() width = p.get_width() ax.annotate(str(np.round(height, decimals=2)), (p.get_x() + width * 0.5, height * 1.005))
自定义
注释的确切位置和格式可以通过调整偏移量和字符串格式来微调。此外,对于堆叠条形图,请考虑跟踪偏移量以确保正确的注释对齐。
以上是如何使用四舍五入值准确注释 Pandas 条形图?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python列表切片的基本语法是list[start:stop:step]。1.start是包含的第一个元素索引,2.stop是排除的第一个元素索引,3.step决定元素之间的步长。切片不仅用于提取数据,还可以修改和反转列表。

ListSoutPerformarRaysin:1)DynamicsizicsizingandFrequentInsertions/删除,2)储存的二聚体和3)MemoryFeliceFiceForceforseforsparsedata,butmayhaveslightperformancecostsinclentoperations。

toConvertapythonarraytoalist,usEthelist()constructororageneratorexpression.1)intimpthearraymoduleandcreateanArray.2)USELIST(ARR)或[XFORXINARR] to ConconverTittoalist,请考虑performorefformanceandmemoryfformanceandmemoryfformienceforlargedAtasetset。

choosearraysoverlistsinpythonforbetterperformanceandmemoryfliceSpecificScenarios.1)largenumericaldatasets:arraysreducememoryusage.2)绩效 - 临界杂货:arraysoffersoffersOffersOffersOffersPoostSfoostSforsssfortasssfortaskslikeappensearch orearch.3)testessenforcety:arraysenforce:arraysenforc

在Python中,可以使用for循环、enumerate和列表推导式遍历列表;在Java中,可以使用传统for循环和增强for循环遍历数组。1.Python列表遍历方法包括:for循环、enumerate和列表推导式。2.Java数组遍历方法包括:传统for循环和增强for循环。

本文讨论了Python版本3.10中介绍的新“匹配”语句,该语句与其他语言相同。它增强了代码的可读性,并为传统的if-elif-el提供了性能优势

Python中的功能注释将元数据添加到函数中,以进行类型检查,文档和IDE支持。它们增强了代码的可读性,维护,并且在API开发,数据科学和图书馆创建中至关重要。


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