6、matplotlib 数据标注

最新推荐文章于 2025-04-28 17:40:11 发布

小基基o_O

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分类专栏： Python可视化

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本文介绍使用 Matplotlib 进行数据可视化的示例，包括数据创建、绘图、数据标注及展示等步骤。通过具体代码实现条形图的数据标注，并提供了一波流复制代码供读者实践。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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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()