如何在水平条上显示值

2024-12-20 08:37:00
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摘要：问题描述：我生成了一个条形图，如何在每个条形上显示条形的值？当前情节：我想要得到的是：我的代码：import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = [u'INFO', u'CUISINE', u'TYPE_OF_P...

问题描述：

我生成了一个条形图，如何在每个条形上显示条形的值？

当前情节：

在此处输入图片描述

我想要得到的是：

在此处输入图片描述

我的代码：

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
        
x = [u'INFO', u'CUISINE', u'TYPE_OF_PLACE', u'DRINK', u'PLACE', u'MEAL_TIME', u'DISH', u'NEIGHBOURHOOD']
y = [160, 167, 137, 18, 120, 36, 155, 130]

fig, ax = plt.subplots()    
width = 0.75 # the width of the bars 
ind = np.arange(len(y))  # the x locations for the groups
ax.barh(ind, y, width, color="blue")
ax.set_yticks(ind+width/2)
ax.set_yticklabels(x, minor=False)
plt.title('title')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')      
#plt.show()
plt.savefig(os.path.join('test.png'), dpi=300, format='png', bbox_inches='tight') # use format='svg' or 'pdf' for vectorial pictures

解决方案 1：

更新：现在有一个内置方法！请参阅以“matplotlib 3.4.0 中的新功能”开头的答案。

如果你不能升级到那么远，那就不需要太多代码了。添加：

for i, v in enumerate(y):
    ax.text(v + 3, i, str(v), color='blue', fontweight='bold', verticalalignment='center')

结果：

在此处输入图片描述

y 值v既是 x 位置，也是 的字符串值ax.text，并且条形图的每个条形的度量都是 1，因此枚举i就是 y 位置。

解决方案 2：

matplotlib 3.4.0 中的新功能

现在有一个内置的Axes.bar_label辅助方法来自动标记条形图：

fig, ax = plt.subplots()
bars = ax.barh(indexes, values)

ax.bar_label(bars)

请注意，对于分组/堆叠条形图，将有多个条形容器，所有容器都可以通过以下方式访问ax.containers：

for bars in ax.containers:
    ax.bar_label(bars)

更多详细信息：

  • 如何在标签中添加千位分隔符（逗号）

  • 如何将 f 字符串应用于标签

  • 如何给标签添加间距

IT科技

解决方案 3：

我注意到api 示例代码包含一个条形图示例，其中每个条形图上都显示了条形图的值：

"""
========
Barchart
========

A bar plot with errorbars and height labels on individual bars
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 5
men_means = (20, 35, 30, 35, 27)
men_std = (2, 3, 4, 1, 2)

ind = np.arange(N)  # the x locations for the groups
width = 0.35       # the width of the bars

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(ind, men_means, width, color='r', yerr=men_std)

women_means = (25, 32, 34, 20, 25)
women_std = (3, 5, 2, 3, 3)
rects2 = ax.bar(ind + width, women_means, width, color='y', yerr=women_std)

# add some text for labels, title and axes ticks
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(ind + width / 2)
ax.set_xticklabels(('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))

ax.legend((rects1[0], rects2[0]), ('Men', 'Women'))


def autolabel(rects):
    """
    Attach a text label above each bar displaying its height
    """
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        ax.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2., 1.05*height,
                '%d' % int(height),
                ha='center', va='bottom')

autolabel(rects1)
autolabel(rects2)

plt.show()

输出：

在此处输入图片描述

仅供参考matplotlib 中“barh”高度变量的单位是什么？（截至目前，还没有简单的方法为每个条形设置固定高度）

解决方案 4：

使用plt.text()将文本放入图中。

例子：

import matplotlib.pyplot as plt
N = 5
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
ind = np.arange(N)

#Creating a figure with some fig size
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10,5))
ax.bar(ind,menMeans,width=0.4)
#Now the trick is here.
#plt.text() , you need to give (x,y) location , where you want to put the numbers,
#So here index will give you x pos and data+1 will provide a little gap in y axis.
for index,data in enumerate(menMeans):
    plt.text(x=index , y =data+1 , s=f"{data}" , fontdict=dict(fontsize=20))
plt.tight_layout()
plt.show()

图像显示如下：

条形图顶部显示数值

解决方案 5：

如果有人想将标签放在条形图底部，只需将 v 除以标签的值，如下所示：

for i, v in enumerate(labels):
    axes.text(i-.25, 
              v/labels[i]+100, 
              labels[i], 
              fontsize=18, 
              color=label_color_list[i])

（注意：我加了 100，所以它不是绝对在底部）

要获得这样的结果：
在此处输入图片描述

解决方案 6：

我知道这是一个老话题，但我通过 Google 多次访问过这里，认为没有给出令人满意的答案。请尝试使用以下函数之一：

编辑：由于我在这个旧帖子上得到了一些赞，所以我想分享一个更新的解决方案（基本上是将我之前的两个函数放在一起并自动决定它是条形图还是 hbar 图）：

def label_bars(ax, bars, text_format, **kwargs):
    """
    Attaches a label on every bar of a regular or horizontal bar chart
    """
    ys = [bar.get_y() for bar in bars]
    y_is_constant = all(y == ys[0] for y in ys)  # -> regular bar chart, since all all bars start on the same y level (0)

    if y_is_constant:
        _label_bar(ax, bars, text_format, **kwargs)
    else:
        _label_barh(ax, bars, text_format, **kwargs)


def _label_bar(ax, bars, text_format, **kwargs):
    """
    Attach a text label to each bar displaying its y value
    """
    max_y_value = ax.get_ylim()[1]
    inside_distance = max_y_value * 0.05
    outside_distance = max_y_value * 0.01

    for bar in bars:
        text = text_format.format(bar.get_height())
        text_x = bar.get_x() + bar.get_width() / 2

        is_inside = bar.get_height() >= max_y_value * 0.15
        if is_inside:
            color = "white"
            text_y = bar.get_height() - inside_distance
        else:
            color = "black"
            text_y = bar.get_height() + outside_distance

        ax.text(text_x, text_y, text, ha='center', va='bottom', color=color, **kwargs)


def _label_barh(ax, bars, text_format, **kwargs):
    """
    Attach a text label to each bar displaying its y value
    Note: label always outside. otherwise it's too hard to control as numbers can be very long
    """
    max_x_value = ax.get_xlim()[1]
    distance = max_x_value * 0.0025

    for bar in bars:
        text = text_format.format(bar.get_width())

        text_x = bar.get_width() + distance
        text_y = bar.get_y() + bar.get_height() / 2

        ax.text(text_x, text_y, text, va='center', **kwargs)

现在您可以将它们用于常规条形图：

fig, ax = plt.subplots((5, 5))
bars = ax.bar(x_pos, values, width=0.5, align="center")
value_format = "{:.1%}"  # displaying values as percentage with one fractional digit
label_bars(ax, bars, value_format)

或对于水平条形图：

fig, ax = plt.subplots((5, 5))
horizontal_bars = ax.barh(y_pos, values, width=0.5, align="center")
value_format = "{:.1%}"  # displaying values as percentage with one fractional digit
label_bars(ax, horizontal_bars, value_format)

解决方案 7：

对于熊猫人来说：

ax = s.plot(kind='barh') # s is a Series (float) in [0,1]
[ax.text(v, i, '{:.2f}%'.format(100*v)) for i, v in enumerate(s)];

就是这样。另外，对于那些喜欢apply使用 enumerate 进行循环的人来说：

it = iter(range(len(s)))
s.apply(lambda x: ax.text(x, next(it),'{:.2f}%'.format(100*x)));

此外，ax.patches还会为您提供您将获得的条形图ax.bar(...)。如果您想应用@SaturnFromTitan 的功能或其他人的技术。

解决方案 8：

我也需要条形标签，请注意，我的 y 轴使用 y 轴上的限制具有缩放视图。将标签放在条形顶部的默认计算仍然使用高度（示例中的 use_global_coordinate=False）。但我想表明，在matplotlib 3.0.2中使用全局坐标，标签也可以放在缩放视图中的图表底部。希望它能对某人有所帮助。

def autolabel(rects,data):
"""
Attach a text label above each bar displaying its height
"""
c = 0
initial = 0.091
offset = 0.205
use_global_coordinate = True

if use_global_coordinate:
    for i in data:        
        ax.text(initial+offset*c, 0.05, str(i), horizontalalignment='center',
                verticalalignment='center', transform=ax.transAxes,fontsize=8)
        c=c+1
else:
    for rect,i in zip(rects,data):
        height = rect.get_height()
        ax.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2., height,str(i),ha='center', va='bottom')

示例输出

解决方案 9：

我尝试使用堆叠图条来实现这一点。对我有用的代码是。

# Code to plot. Notice the variable ax.
ax = df.groupby('target').count().T.plot.bar(stacked=True, figsize=(10, 6))
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.1, 1.05))

# Loop to add on each bar a tag in position
for rect in ax.patches:
    height = rect.get_height()
    ypos = rect.get_y() + height/2
    ax.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2., ypos,
            '%d' % int(height), ha='center', va='bottom')

解决方案 10：

只需添加以下内容：

for i in range(len(y)):
    plt.text(x= y[i],y= i,s= y[i], c='b')

对于列表 (y) 中的每个项目，在图表上指定的位置（x = x 轴上的位置，y = y 轴上的位置）以蓝色文本形式打印值

解决方案 11：

查看此链接
Matplotlib Gallery
这就是我使用自动标签代码片段的方式。

    def autolabel(rects):
    """Attach a text label above each bar in *rects*, displaying its height."""
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        ax.annotate('{}'.format(height),
                    xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
                    xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
                    textcoords="offset points",
                    ha='center', va='bottom')
        
temp = df_launch.groupby(['yr_mt','year','month'])['subs_trend'].agg(subs_count='sum').sort_values(['year','month']).reset_index()
_, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(30,10))
bar = ax.bar(height=temp['subs_count'],x=temp['yr_mt'] ,color ='g')
autolabel(bar)

ax.set_title('Monthly Change in Subscribers from Launch Date')
ax.set_ylabel('Subscriber Count Change')
ax.set_xlabel('Time')
plt.show()
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