6、matplotlib 数据标注

Matplotlib饼图引导线终极指南:5分钟搞定专业级数据标注 本文是Matplotlib饼图引导线的终极指南,详细讲解了如何利用annotate函数实现专业级的数据标注。文章从核心原理出发,通过计算扇区坐标和灵活运用annotate参数,逐步演示了从基础圆环图到高级引导线的完整实现过程,并涵盖曲率控制、标签防重叠等高级调优技巧,帮助读者在5分钟内提升数据图表的专业性与可读性。 阅读详情

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matplotlib.pyplot.text

text(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs)
x、y:坐标数据
s:文本

1、创建数据

import numpy as np
n = 12
x = np.arange(n)
y1 = np.random.uniform(0.5, 1.0, n) * (1 - x / n)
y2 = np.random.uniform(0.5, 1.0, n) * (1 - x / n)

2、绘图

# 图形设置
import matplotlib.pyplot as mp
mp.ylim(-1.1, 1.1)  # y轴范围
mp.grid(axis='y', linestyle=':')  # 水平网络线
# 绘制条形图
mp.bar(x, y1, ec='white', fc='dodgerblue', label='Sample 1')
mp.bar(x, -y2, ec='white', fc='dodgerblue', label='Sample 2', alpha=0.5)

3、数据标注

# 数据标注
for _x, _y in zip(x, y1):
    mp.text(_x, _y + 0.1, '%.2f' % _y, ha='center', va='bottom', size=8)
for _x, _y in zip(x, y2):
    mp.text(_x, -_y - 0.1, '%.2f' % _y, ha='center', va='top', size=8)

4、展示

# 展示
mp.legend()
mp.show()

这里写图片描述

附:一波流复制代码

import numpy as np
n = 12
x = np.arange(n)
y1 = np.random.uniform(0.5, 1.0, n) * (1 - x / n)
y2 = np.random.uniform(0.5, 1.0, n) * (1 - x / n)
# 图形设置
import matplotlib.pyplot as mp
mp.ylim(-1.1, 1.1)  # y轴范围
mp.grid(axis='y', linestyle=':')  # 水平网络线
# 绘制条形图
mp.bar(x, y1, ec='white', fc='dodgerblue', label='Sample 1')
mp.bar(x, -y2, ec='white', fc='dodgerblue', label='Sample 2', alpha=0.5)
# 数据标注
for _x, _y in zip(x, y1):
    mp.text(_x, _y + 0.1, '%.2f' % _y, ha='center', va='bottom', size=8)
for _x, _y in zip(x, y2):
    mp.text(_x, -_y - 0.1, '%.2f' % _y, ha='center', va='top', size=8)
# 展示
mp.legend()
mp.show()
小白第二步 用python中的matplotlib绘制气温折线图 这次比上一次的更加进阶 添加了背景 图例标签等等等 更高级一丢丢 呜呜呜我真的查了好多资料 不得不说 matplotlib真是一个太太太强大的包了 `**import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns sns.set(style=“darkgrid”) #中文显示问题 from pylab impor... 阅读详情

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