如何使用Matplotlib模块的text()函数给柱形图添加美丽的标签数据？

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如何使用Matplotlib模块的text()函数给柱形图添加美丽的标签数据？

2024-03-01 16:07| 来源: 网络整理| 查看: 265

1 简单引入在进行数据分析时，当一些图表数据，比如柱形图我们想让它更直观的显示一些内容，有时候会给柱形图添加标签，那如何实现这样的效果呢？还有比如我们把某手机品牌1-12月每月的销量制作成柱形图，那如何在柱形图上显示具体的每月销量的标签？带着这个问题，我们来研究下这个功能吧；本文使用的是Python的Matplotlib模块的text()函数,它能给图表的指定位置添加标签、注释或标注。 2 关于text()函数 2.1 Matplotlib安装 text()函数是Python的Matplotlib模块一个函数；具体引入的话，需要先安装Matplotlib模块： pip install matplotlib

在这里插入图片描述

2.2 text()引入需要插入pylot模块： import matplotlib.pyplot as plt 使用方法是： plt.text() 2.3 text()源码路径如下： Python37\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py 源码如下： # Autogenerated by boilerplate.py. Do not edit as changes will be lost. @_copy_docstring_and_deprecators(Axes.text) def text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs): return gca().text(x, y, s, fontdict=fontdict, **kwargs) 2.4 text()参数说明详细参数说明如下：参数说明x, y:float放置文本的位置s: str文本Fontdict:默认无覆盖默认文本属性的字典**kwargs文本属性 2.5 text()两个简单示例示例1：在一个没有任何数据的图表上显示一个标签： # -*- coding:utf-8 -*- # 作者：虫无涯 # 日期：2023/11/17 # 文件名称：test_plt_text().py # 作用：Matplotlib模块的text()函数的应用 # 联系：VX(NoamaNelson) # 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelson import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(5, 5)) plt.text(0.5, 0.5, "这是一个标签") plt.show() 结果显示如下，发现中文是乱码的：在这里插入图片描述

要解决中文乱码，我们加一行代码： plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 之后显示如下：在这里插入图片描述

示例2：我们添加几个点数据，并设置文本数据： # -*- coding:utf-8 -*- # 作者：虫无涯 # 日期：2023/11/17 # 文件名称：test_plt_text().py # 作用：Matplotlib模块的text()函数的应用 # 联系：VX(NoamaNelson) # 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelson import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(5, 5)) x = [1, 2, 6] x_pos = 1 y_pos = 1.5 plt.text(x_pos, y_pos, "这是一个标签") plt.plot(x) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.show() 结果显示如下：在这里插入图片描述

3 柱形图绘制并添加标签 3.1 目标数据我们先创建一个产品0-12月份的每月销量数据表plt_text.xlsx：月份销量 1月 1200 2月 2400 3月 112 4月 125 5月 555 6月 135 7月 136 8月 269 9月 627 10月 876 11月 350 12月 233 3.2 读取excel数据 class TestPltText(): def __init__(self): super(TestPltText, self).__init__() # 读取excel数据 self.data = "./plt_text.xlsx" self.data_excel = pd.DataFrame(pd.read_excel(self.data)) # 获取相关内容 self.data_content = self.data_excel[["月份", "销量"]] self.data_content01 = self.data_content.sort_values("销量", ascending=True) 3.3 设置窗口大小和xy轴坐标 def test_plt_text(self): # 设置窗口大小 plt.figure(figsize=(5, 4)) # 构造x,y轴坐标 y = np.array(list(self.data_content01["销量"])) x_ticks = list(self.data_content01["月份"]) x = range(len(x_ticks)) 3.4 绘制柱形图 # 绘制柱形图 plt.bar(x, y, width=0.5, align="center", color="b", alpha=0.6) plt.xticks(range(len(x_ticks)), x_ticks, fontsize=6, rotation=90) 3.5 设置标签 # x、y轴标签 plt.xlabel('月份') plt.ylabel('销量') plt.title('月销量(万)') # 设置标签 for label1, label2 in zip(x, y): plt.text(label1, label2+10, '%.0f' % label2, ha='center', va='bottom', fontsize=9) 3.6 解决乱码和结果显示 # 设置y轴的范围 plt.ylim(0, 2600) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.show() 4 完整源码 # -*- coding:utf-8 -*- # 作者：虫无涯 # 日期：2023/11/17 # 文件名称：test_plt_text().py # 作用：Matplotlib模块的text()函数的应用 # 联系：VX(NoamaNelson) # 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelson import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random class TestPltText(): def __init__(self): super(TestPltText, self).__init__() # 读取excel数据 self.data = "./plt_text.xlsx" self.data_excel = pd.DataFrame(pd.read_excel(self.data)) # 获取相关内容 self.data_content = self.data_excel[["月份", "销量"]] self.data_content01 = self.data_content.sort_values("销量", ascending=True) def test_plt_text(self): # 设置窗口大小 plt.figure(figsize=(5, 4)) # 构造x,y轴坐标 y = np.array(list(self.data_content01["销量"])) x_ticks = list(self.data_content01["月份"]) x = range(len(x_ticks)) # 绘制柱形图 plt.bar(x, y, width=0.5, align="center", color="b", alpha=0.6) plt.xticks(range(len(x_ticks)), x_ticks, fontsize=6, rotation=90) # x、y轴标签 plt.xlabel('月份') plt.ylabel('销量') plt.title('月销量(万)') # 设置标签 for label1, label2 in zip(x, y): plt.text(label1, label2+10, '%.0f' % label2, ha='center', va='bottom', fontsize=9) # 设置y轴的范围 plt.ylim(0, 2600) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.show() if __name__ == "__main__": plt_text = TestPltText() plt_text.test_plt_text() 5 结果显示 5.1 从小到大排序设置如下： self.data_content01 = self.data_content.sort_values("销量", ascending=True) 结果显示：在这里插入图片描述

5.2 从大到小排序设置如下： self.data_content01 = self.data_content.sort_values("销量", ascending=True) plt.bar(x, y, width=0.5, align="center", color="c", alpha=0.6) 结果显示：在这里插入图片描述

5.3 原序列输出显示不进行排序，直接进行输出原图： # 构造x,y轴坐标 y = np.array(list(self.data_content["销量"])) x_ticks = list(self.data_content["月份"]) x = range(len(x_ticks)) plt.bar(x, y, width=0.5, align="center", color="k", alpha=0.6) 结果显示：在这里插入图片描述