


Bagaimana untuk Menambahkan Label Nilai pada Carta Bar Matplotlib?
Menambahkan Label Nilai pada Carta Bar
Untuk menambah label nilai pada bar carta bar, anda boleh menggunakan sama ada kaedah 'teks' atau 'anotasi' disediakan oleh matplotlib. Setiap kaedah menawarkan kelebihan dan senario penggunaan yang berbeza.
Menggunakan Kaedah 'teks'
Kaedah 'teks' membolehkan anda meletakkan teks terus pada plot pada koordinat tertentu. Untuk carta bar, anda boleh menggunakan pendekatan berikut:
- Dapatkan semula senarai bar daripada plot menggunakan ahli 'ax.patches'.
- Bina senarai label untuk setiap bar.
- Lelaran melalui bar dan label, menggunakan kaedah 'ax.text' untuk menambah label pada setiap bar. Teks hendaklah diposisikan berdasarkan koordinat bar.
Menggunakan Kaedah 'anotasi'
Kaedah 'anotasi' memberikan lebih fleksibiliti dalam menganotasi plot, termasuk menambah garisan anak panah dan label . Untuk menganotasi carta bar dengan label nilai, anda boleh menggunakan langkah berikut:
- Dapatkan koordinat setiap titik tengah bar.
- Untuk setiap titik tengah, panggil 'ax.annotate' untuk tambahkan anotasi teks.
- Letakkan teks sedikit di atas atau dalam bar, bergantung pada anda keutamaan.
Kod Contoh
Kod berikut menunjukkan cara menambah label nilai pada carta bar menggunakan kaedah 'teks':
import matplotlib.pyplot as plt # Data and plot setup data = [6, 16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1] plt.bar(range(len(data)), data) # Add value labels for bar, value in zip(plt.gca().patches, data): height = bar.get_height() plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, height, f'{value}', ha='center', va='bottom') plt.show()
Menjalankan ini kod menghasilkan carta bar dengan label nilai berpusat dalam setiap bar. Laraskan parameter kedudukan dalam 'plt.text' mengikut keperluan untuk mencapai lokasi yang diingini untuk label.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menambahkan Label Nilai pada Carta Bar Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
