Python-在matplotlib条形图上添加值标签

一尘不染

Python-在matplotlib条形图上添加值标签

python

我陷入一种感觉应该相对容易的事情上。我在下面提供的代码是基于我正在从事的一个较大项目的示例。我没有理由发布所有详细信息，因此请原样接受我带来的数据结构。

基本上，我正在创建一个条形图，我可以弄清楚如何在条形图上（在条形图的中心或上方）添加值标签。一直在网上查看示例，但在我自己的代码上实现未成功。我相信解决方案是使用“文本”或“注释”，但是我：a）不知道要使用哪个（通常来说，还没有弄清楚何时使用哪个）。b）看不到要显示值标签。感谢你的帮助，下面是我的代码。提前致谢！

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.mpl_style', 'default') 
%matplotlib inline

# Bring some raw data.
frequencies = [6, 16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1]

# In my original code I create a series and run on that, 
# so for consistency I create a series from the list.
freq_series = pd.Series.from_array(frequencies)

x_labels = [108300.0, 110540.0, 112780.0, 115020.0, 117260.0, 119500.0, 
            121740.0, 123980.0, 126220.0, 128460.0, 130700.0]

# Plot the figure.
plt.figure(figsize=(12, 8))
fig = freq_series.plot(kind='bar')
fig.set_title('Amount Frequency')
fig.set_xlabel('Amount ($)')
fig.set_ylabel('Frequency')
fig.set_xticklabels(x_labels)

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2020-02-21

共1个答案

一尘不染

首先freq_series.plot返回一个轴而不是一个数字，以便使我的回答更加清楚。我已经更改了给定的代码以使其引用，ax而不是fig与其他代码示例更加一致。

你可以从该ax.patches成员处获得该图中所产生的钢筋的列表。然后，你可以使用此matplotlib库示例中演示的技术来使用ax.text方法添加标签。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Bring some raw data.
frequencies = [6, 16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1]
# In my original code I create a series and run on that, 
# so for consistency I create a series from the list.
freq_series = pd.Series.from_array(frequencies)

x_labels = [108300.0, 110540.0, 112780.0, 115020.0, 117260.0, 119500.0,
            121740.0, 123980.0, 126220.0, 128460.0, 130700.0]

# Plot the figure.
plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = freq_series.plot(kind='bar')
ax.set_title('Amount Frequency')
ax.set_xlabel('Amount ($)')
ax.set_ylabel('Frequency')
ax.set_xticklabels(x_labels)

rects = ax.patches

# Make some labels.
labels = ["label%d" % i for i in xrange(len(rects))]

for rect, label in zip(rects, labels):
    height = rect.get_height()
    ax.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + 5, label,
            ha='center', va='bottom')

2020-02-21