Einführung
In diesem Tutorial lernen wir, wie wir die Hilfsfunktion bar_label in Matplotlib verwenden, um Balkendiagramme mit Beschriftungen zu erstellen. Wir werden verschiedene Szenarien behandeln, wie das Beschriften von horizontalen und vertikalen Balkendiagrammen, das Verwenden unterschiedlicher Beschriftungsformate und das Anpassen der Beschriftungsaussehen.
VM-Tipps
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Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
Bibliotheken importieren
Zunächst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren, einschließlich von numpy und matplotlib. Wir werden auch das Modul random aus numpy verwenden, um einige zufällige Daten zu generieren.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
Beschriftung von vertikalen Balkendiagrammen
Wir beginnen mit der Erstellung eines vertikalen Balkendiagramms und der Beschriftung mit der bar_label-Funktion. Die Daten, die wir verwenden werden, sind die Anzahl der Pinguine nach Geschlecht, entnommen von https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/.
species = ('Adelie', 'Chinstrap', 'Gentoo')
sex_counts = {
'Male': np.array([73, 34, 61]),
'Female': np.array([73, 34, 58]),
}
width = 0.6 ## die Breite der Balken: kann auch eine len(x)-Sequenz sein
fig, ax = plt.subplots()
bottom = np.zeros(3)
for sex, sex_count in sex_counts.items():
p = ax.bar(species, sex_count, width, label=sex, bottom=bottom)
bottom += sex_count
ax.bar_label(p, label_type='center')
ax.set_title('Number of penguins by sex')
ax.legend()
plt.show()
Beschriftung von horizontalen Balkendiagrammen
Als nächstes erstellen wir ein horizontales Balkendiagramm und beschriften es mit der bar_label-Funktion. Wir verwenden die Daten aus dem vorherigen Schritt, aber diesmal generieren wir für jede Person einige zufällige Leistungsdaten.
people = ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim')
y_pos = np.arange(len(people))
performance = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
error = np.random.rand(len(people))
fig, ax = plt.subplots()
hbars = ax.barh(y_pos, performance, xerr=error, align='center')
ax.set_yticks(y_pos, labels=people)
ax.invert_yaxis() ## labels read top-to-bottom
ax.set_xlabel('Performance')
ax.set_title('How fast do you want to go today?')
## Label with specially formatted floats
ax.bar_label(hbars, fmt='%.2f')
ax.set_xlim(right=15) ## adjust xlim to fit labels
plt.show()
Fortgeschrittene Balkenbeschriftung
In diesem Schritt zeigen wir einige weitere fortgeschrittene Dinge, die mit Balkenbeschriftungen möglich sind. Wir verwenden das gleiche horizontale Balkendiagramm wie im vorherigen Schritt.
fig, ax = plt.subplots()
hbars = ax.barh(y_pos, performance, xerr=error, align='center')
ax.set_yticks(y_pos, labels=people)
ax.invert_yaxis() ## labels read top-to-bottom
ax.set_xlabel('Performance')
ax.set_title('How fast do you want to go today?')
## Label with given captions, custom padding and annotate options
ax.bar_label(hbars, labels=[f'±{e:.2f}' for e in error],
padding=8, color='b', fontsize=14)
ax.set_xlim(right=16)
plt.show()
Balkenbeschriftung mit {}-stiligem Formatstring
In diesem Schritt zeigen wir, wie ein {}-stiliger Formatstring verwendet werden kann, um Balkenbeschriftungen zu formatieren. Wir verwenden einige Daten über die Verkaufszahlen von Gelato nach Geschmack.
fruit_names = ['Coffee', 'Salted Caramel', 'Pistachio']
fruit_counts = [4000, 2000, 7000]
fig, ax = plt.subplots()
bar_container = ax.bar(fruit_names, fruit_counts)
ax.set(ylabel='pints sold', title='Gelato sales by flavor', ylim=(0, 8000))
ax.bar_label(bar_container, fmt='{:,.0f}')
Balkenbeschriftung mit einer aufrufbaren Funktion
Schließlich zeigen wir, wie eine aufrufbare Funktion verwendet werden kann, um Balkenbeschriftungen zu formatieren. Wir verwenden einige Daten über die Laufgeschwindigkeiten verschiedener Tiere.
animal_names = ['Lion', 'Gazelle', 'Cheetah']
mph_speed = [50, 60, 75]
fig, ax = plt.subplots()
bar_container = ax.bar(animal_names, mph_speed)
ax.set(ylabel='speed in MPH', title='Running speeds', ylim=(0, 80))
ax.bar_label(bar_container, fmt=lambda x: f'{x * 1.61:.1f} km/h')
Zusammenfassung
In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie die Hilfsfunktion bar_label in Matplotlib verwendet wird, um beschriftete Balkendiagramme zu erstellen. Wir haben verschiedene Szenarien behandelt, wie das Beschriften von horizontalen und vertikalen Balkendiagrammen, das Verwenden unterschiedlicher Labelformate und die Anpassung des Label-Aussehens.