Matplotlib画条形图和柱形图并添加数据标注

本文展示了如何使用Python的Matplotlib库绘制条形图和柱形图,通过实例展示了从爬取的重庆链家二手房数据中提取信息进行可视化。文章提供了数据来源及两种图形的实现方式,并提及了matplotlib的颜色选择参考。

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这里放上我比较喜欢的一种条形图设置,使用的是之前爬取的重庆地区链家二手房数据,数据如下:

链接:https://pan.baidu.com/s/17CMwUAdseO8tJWHEQiA8_A
提取码:dl2g

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('lianjia_utf.csv')
df.head()

sns.set(style='white', font_scale=1.2)
# 保证可以显示中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif']='simhei'
# 设置字体大小
font1 = {
   'family' : 'simhei',
'weight' : 'normal',
'size'   : 18,}
# 使用数据透视表
region_pivot = pd.pivot_table(df, values=
### 如何在柱状图条形图添加数据标签 为了在柱状图条形图添加数据标签,可以利用 `matplotlib` `seaborn` 库的功能来实现这一目标。以下是具体方法: 通过 `ax.text()` 方法可以在图表中的指定位置添加文本标注。对于每一个柱子的位置高度信息,都可以计算出合适的数据标签放置位置。 #### 使用 Seaborn 创建带有数值标签条形图 ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载内置的小费数据集 tips = sns.load_dataset("tips") # 创建分组条形图 plt.figure(figsize=(10, 6)) bar_plot = sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips) # 添加数值标签到每个柱子上方 for p in bar_plot.patches: height = p.get_height() bar_plot.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height + 0.5, '{:1.2f}'.format(height), ha="center") plt.title('Total Bill by Day and Sex') plt.show() ``` 这段代码首先加载了一个名为 "tips" 的数据集,基于此绘制了一张按星期几 ("day") 分类以及性别 ("sex") 进行区分的总账单金额 (`total_bill`) 条形图[^2]。接着遍历所有的矩形对象 (即各个柱体),通过调用 `text()` 函数向这些柱体顶部附近添加相应的数值标签。 #### 自定义样式与调整布局 如果希望进一步自定义显示效果,比如改变字体大小、颜色或者其他属性,则可以直接修改传递给 `text()` 函数的相关参数;也可以考虑使用其他高级绘图库如 Plotly 提供更丰富的交互功能[^1]。
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