matplotlib之pyplot模块——为柱状图添加数据标签（bar_label()）

当前有效matplotlib版本为：3.4.1。

bar_label()概述

与其他可视化工具相比，为数据系列添加数据标签一直是matplotlib的薄弱项。bar_label()函数是matplotlib3.4.0新增API，功能是为柱状图添加数据标签。

函数的签名为matplotlib.pyplot.bar_label(container, labels=None, *, fmt='%g', label_type='edge', padding=0, **kwargs)。
函数的参数为：

• container：柱子的容器对象，通常为bar或barh函数返回值。 .BarContainer对象。必备参数。
• labels ： 标签文本列表。类数组对象。可选参数。如果为None，则值为使用fmt参数格式化的柱子的数据（柱子的高度）。
• fmt：标签的格式字符串。 字符串。默认值为'%g'，即将标签值格式化为浮点数。
• label_type ：标签类型。取值范围为 {'edge', 'center'}，默认值为'edge'。对于普通柱状图，该参数仅用于控制标签的位置，对于堆积柱状图，不同标签类型对应不同的标签值。
  • 'edge'： 标签位于柱子的端点。显示的值为柱子的端点位置。注意！对于堆积柱状图即堆积的多个柱子的总长度。
  • 'center'：标签位于柱子的中部。显示的值为柱子的长度。
• padding ： 标签与柱子之间的距离，单位为像素。浮点数。默认值为0。
• **kwargs：传递给 annotate()的其他参数。

返回值为标签的Text对象列表。

案例1：柱状图标签类型演示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


# 构造数据
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
xlabels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
width = 0.35

plt.subplot(211)
p1 = plt.bar(xlabels, menMeans, width, label='Men')
plt.bar_label(p1, label_type='center')
plt.title('center')
plt.subplot(212)
p2 = plt.bar(xlabels, womenMeans, width, label='Women')
plt.bar_label(p2, label_type='edge')
plt.title('edge')
plt.show()

案例2：堆积柱状图标签演示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


# 构造数据
menMeans = (20, 35, 30, 35, -27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, -25)
xlabels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
width = 0.35  

# 绘制堆积柱状图
p1 = plt.bar(xlabels, menMeans, width, label='Men')
p2 = plt.bar(xlabels, womenMeans, width,
            bottom=menMeans,label='Women')

plt.axhline(0, color='grey', linewidth=0.8)
plt.ylabel('Scores')
plt.title('Scores by group and gender')


plt.legend()

# 为第一段柱子添加标签
plt.bar_label(p1, label_type='center')
# 为第二段柱子添加标签
plt.bar_label(p2, label_type='center')
# 为柱子整体添加标签
plt.bar_label(p2)

plt.show()