Matplotlib 条形标签 - Python

Matplotlib 是一个强大灵活的 Python 画图库，也是科学家和工程师最常使用的数据可视化工具之一。 条形图是 Matplotlib 中最基本的可视化方式之一，其可以用于比较多个项目之间的数据差异。通常情况下，条形图会包含一个轴和一个数值轴。

在 Matplotlib 中，有许多方法可以定制条形图的外观，包括更改条形颜色、尺寸和标签。本文将介绍如何使用 Matplotlib 来创建带有条形标签的条形图。

创建条形图

我们首先需要创建一个基本的条形图，我们可以使用 bar() 函数。该函数需要两个必需参数：条形的位置和高度。

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 24, 36, 40, 17]

plt.bar(x, y)
plt.show()

以上代码将在屏幕上显示以下图形：

添加条形标签

为了向条形添加标签，我们可以使用 text() 函数。该函数接受以下参数：

• x：标签的 x 坐标位置。
• y：标签的 y 坐标位置。
• s：要显示的文本。
• ha：文本的水平对齐方式。
• va：文本的垂直对齐方式。

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 24, 36, 40, 17]

plt.bar(x, y)

for i in range(len(x)):
    plt.text(x=i, y=y[i]+1, s=y[i])

plt.show()

以上代码将在屏幕上显示以下图形：

自定义标签

除了使用默认标签之外，我们还可以自定义标签。例如，我们可以将标签设置为每个条形的百分比。可以使用以下公式计算每个条形的百分比：

percentage = (value/total_value)*100

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 24, 36, 40, 17]

total = sum(y)
plt.bar(x, y)

for i in range(len(x)):
    percentage = (y[i]/total)*100
    plt.text(x=i, y=y[i]+1, s='{}%'.format(round(percentage)))

plt.show()

以上代码将在屏幕上显示以下图形：

倒转条形图

在一些情况下，我们可能希望将条形图倒转为水平方向。为了实现这一目的，我们可以使用 barh() 函数代替 bar() 函数。

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 24, 36, 40, 17]

total = sum(y)
plt.barh(x, y)

for i in range(len(x)):
    percentage = (y[i]/total)*100
    plt.text(y=y[i]+0.1, x=y[i], s='{}%'.format(round(percentage)))

plt.show()

以上代码将在屏幕上显示以下图形：

结论

Matplotlib 可以为创建条形图提供强大的支持。在上述示例中，我们展示了如何使用 Matplotlib 创建带有自定义标签的基本条形图和倒转条形图。Matplotlib 提供了许多其他功能，可以帮助您定制您的可视化，以满足您的需求。