Le graphique à barres est un graphique couramment utilisé dans la visualisation de données. Ils constituent le premier choix de nombreux data scientists car ils sont faciles à générer et à comprendre. Cependant, lorsque nous avons besoin de visualiser d’autres informations, les graphiques à barres peuvent ne pas suffire.
Les annotations sont utiles dans cette situation. Dans un graphique à barres, vous pouvez utiliser des annotations pour mieux comprendre les données.
Utilisez la fonction annotate() de Matplotlib. La méthode accepte de nombreuses entrées, telles que le texte à annoter, l'endroit où l'annotation doit être placée, ainsi que plusieurs choix de formatage, notamment la taille, la couleur et le style de la police. La syntaxe de base de la fonction annotate() est la suivante :
ax.annotate(text, xy, xytext=None, arrowprops=None, **kwargs)
text - Chaîne de texte à afficher sous forme d'annotation
xy - (x, y) coordonnées
xytext - Les coordonnées (x, y) de l'emplacement du texte. S’il n’est pas spécifié, xy sera utilisé.
arrowprops - Dictionnaire des propriétés des flèches telles que la couleur, la largeur, le style, etc.
**kwargs - Arguments de mots-clés supplémentaires pour styliser le texte d'annotation, tels que la taille de la police, la couleur, etc.
Vous pouvez utiliser la méthode annotate() pour marquer certains points de données ou ajouter plus d'informations au tracé. De plus, il peut être utilisé pour générer des composants graphiques tels que des flèches ou d’autres marqueurs indiquant des points de tracé spécifiques.
Pour annoter les barres d'un graphique à barres à l'aide de Matplotlib, nous pouvons utiliser cet algorithme -
Importer les bibliothèques nécessaires
Utilisez plt.figure() pour créer des objets figure.
Utilisez Fig.add_subplot() pour ajouter une sous-intrigue à la figure.
Utilisez ax.bar() pour créer un graphique à barres.
Parcourez les barres et ajoutez des annotations à l'aide de ax.annotate().
Passez la hauteur, la largeur et le texte à afficher à la fonction annotate()
Utilisez plt.show() pour restituer les graphiques
import matplotlib.pyplot as plt # Create a figure object fig = plt.figure() # Add a subplot to the figure ax = fig.add_subplot(111) # Create the bar plot bars = ax.bar(['A', 'B', 'C'], [10, 20, 30]) # Loop through the bars and add annotations for bar in bars: height = bar.get_height() ax.annotate(f'{height}', xy=(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, height), xytext=(0, 3), textcoords="offset points", ha='center', va='bottom') # Show the plot plt.title('Bar Plot (With Annotations)') plt.show()
Commencez par créer un objet graphique et attachez-y un sous-graphe. Ensuite, utilisez la méthode plt.bar() pour générer un graphique à barres et enregistrez le graphique à barres généré dans une variable nommée bars. Parcourez le graphique à barres et ajoutez des annotations à l'aide de la méthode plt.annotate().
La première option est le texte que vous souhaitez annoter, en l'occurrence la hauteur de la barre. Le paramètre xy est ensuite utilisé pour indiquer la position de l'annotation, qui est une paire de coordonnées (x, y).
xytext est utilisée pour indiquer le décalage du texte par rapport aux coordonnées xy. Enfin, précisez l'alignement horizontal et vertical du texte à l'aide des options ha et va.
Il convient de noter que la méthode plt.annotate() vous offre un certain nombre d'options pour personnaliser les annotations dans le graphique à barres. Vous pouvez concevoir des annotations parfaitement adaptées à vos besoins personnels en expérimentant différentes valeurs pour les variables xy, xytext, ha et va.
Vous pouvez ajouter des annotations uniques aux graphiques à barres dans Matplotlib pour vous aider à interpréter les données présentées à l'aide de la fonction annotate(). Cet article présente un algorithme étape par étape qui vous permet d'ajouter facilement cette fonctionnalité à vos propres applications. Suivez simplement les instructions et vous pourrez créer des graphiques à barres annotés utiles et esthétiques.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!