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matplotlib棒グラフに値ラベルを追加する

私は比較的簡単だと思うような何かにこだわった。以下に示すコードは、私が取り組んでいるより大きなプロジェクトに基づいたサンプルです。すべての詳細を投稿する理由はありませんでしたので、私が持ってきたデータ構造をそのまま受け入れてください。

基本的に、私は棒グラフを作成していますが、棒に値ラベルを追加する方法を見つけることができます（棒の中央またはそのすぐ上）。 Web上のサンプルを調べていますが、自分のコードで実装できませんでした。私は解決策が「テキスト」または「注釈」のいずれかであると信じていますが、私は：a）どちらを使用するのかわかりません（一般的に言えば、どちらをいつ使用するのかわかりません）。 b）値ラベルを提示するためにどちらを取得するかを見ることができません。あなたの助け、下の私のコードに感謝します。前もって感謝します！

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.mpl_style', 'default') 
%matplotlib inline

# Bring some raw data.
frequencies = [6, 16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1]

# In my original code I create a series and run on that, 
# so for consistency I create a series from the list.
freq_series = pd.Series.from_array(frequencies)

x_labels = [108300.0, 110540.0, 112780.0, 115020.0, 117260.0, 119500.0, 
            121740.0, 123980.0, 126220.0, 128460.0, 130700.0]

# Plot the figure.
plt.figure(figsize=(12, 8))
fig = freq_series.plot(kind='bar')
fig.set_title('Amount Frequency')
fig.set_xlabel('Amount ($)')
fig.set_ylabel('Frequency')
fig.set_xticklabels(x_labels)
pythonpython-2.7pandasmatplotlibdata-visualization
63
Optimesh

最初にfreq_series.plotは軸を返しますnot数字をより明確にするために、特定のコードを変更して、それをaxとして参照するようにしましたfigは、他のコード例との一貫性を高めます。

ax.patchesメンバーからプロットで生成されたバーのリストを取得できます。次に、 このmatplotlibギャラリーの例 で示した手法を使用して、 ax.text メソッドを使用してラベルを追加できます。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Bring some raw data.
frequencies = [6, 16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1]
# In my original code I create a series and run on that, 
# so for consistency I create a series from the list.
freq_series = pd.Series.from_array(frequencies)

x_labels = [108300.0, 110540.0, 112780.0, 115020.0, 117260.0, 119500.0,
            121740.0, 123980.0, 126220.0, 128460.0, 130700.0]

# Plot the figure.
plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = freq_series.plot(kind='bar')
ax.set_title('Amount Frequency')
ax.set_xlabel('Amount ($)')
ax.set_ylabel('Frequency')
ax.set_xticklabels(x_labels)

rects = ax.patches

# Make some labels.
labels = ["label%d" % i for i in xrange(len(rects))]

for rect, label in Zip(rects, labels):
    height = rect.get_height()
    ax.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + 5, label,
            ha='center', va='bottom')

これにより、次のようなラベル付きプロットが生成されます。

enter image description here

91
Simon Gibbons

別の質問に対するこの回答 に記載されている機能に基づいて、棒グラフにラベルを配置するための非常に一般的に適用可能なソリューションを見つけました。

残念ながら、ラベルとバーの間隔は バーの絶対単位で指定 または バーの高さでスケーリング であるため、他の解決策は多くの場合機能しません。前者は狭い範囲の値に対してのみ機能し、後者は1つのプロット内で一貫性のない間隔を与えます。どちらも対数軸ではうまく機能しません。

私が提案する解決策は、スケールに関係なく（つまり、小さい数と大きい数に）機能し、負の値と対数目盛のラベルを正しく配置します。これは、オフセットに視覚単位pointsを使用するためです.

そのような場合のラベルの正しい配置を示すために、負の数を追加しました。

各バーの高さの値は、そのラベルとして使用されます。他のラベルは Simonのfor rect, label in Zip(rects, labels) snippet で簡単に使用できます。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Bring some raw data.
frequencies = [6, -16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1]

# In my original code I create a series and run on that,
# so for consistency I create a series from the list.
freq_series = pd.Series.from_array(frequencies)

x_labels = [108300.0, 110540.0, 112780.0, 115020.0, 117260.0, 119500.0,
            121740.0, 123980.0, 126220.0, 128460.0, 130700.0]

# Plot the figure.
plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = freq_series.plot(kind='bar')
ax.set_title('Amount Frequency')
ax.set_xlabel('Amount ($)')
ax.set_ylabel('Frequency')
ax.set_xticklabels(x_labels)


def add_value_labels(ax, spacing=5):
    """Add labels to the end of each bar in a bar chart.

    Arguments:
        ax (matplotlib.axes.Axes): The matplotlib object containing the axes
            of the plot to annotate.
        spacing (int): The distance between the labels and the bars.
    """

    # For each bar: Place a label
    for rect in ax.patches:
        # Get X and Y placement of label from rect.
        y_value = rect.get_height()
        x_value = rect.get_x() + rect.get_width() / 2

        # Number of points between bar and label. Change to your liking.
        space = spacing
        # Vertical alignment for positive values
        va = 'bottom'

        # If value of bar is negative: Place label below bar
        if y_value < 0:
            # Invert space to place label below
            space *= -1
            # Vertically align label at top
            va = 'top'

        # Use Y value as label and format number with one decimal place
        label = "{:.1f}".format(y_value)

        # Create annotation
        ax.annotate(
            label,                      # Use `label` as label
            (x_value, y_value),         # Place label at end of the bar
            xytext=(0, space),          # Vertically shift label by `space`
            textcoords="offset points", # Interpret `xytext` as offset in points
            ha='center',                # Horizontally center label
            va=va)                      # Vertically align label differently for
                                        # positive and negative values.


# Call the function above. All the magic happens there.
add_value_labels(ax)

plt.savefig("image.png")

編集： barnhillec 。で示唆されているように、関数の関連機能を抽出しました

これにより、次の出力が生成されます。

Bar chart with automatically placed labels on each bar

対数目盛（および対数目盛を示すための入力データの調整）を使用すると、次のようになります。

Bar chart with logarithmic scale with automatically placed labels on each bar

32
justfortherec

上記の（すばらしい！）答えを基に、わずかな調整で水平棒グラフを作成することもできます。

# Bring some raw data.
frequencies = [6, -16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1]

freq_series = pd.Series(frequencies)

y_labels = [108300.0, 110540.0, 112780.0, 115020.0, 117260.0, 119500.0, 
            121740.0, 123980.0, 126220.0, 128460.0, 130700.0]

# Plot the figure.
plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = freq_series.plot(kind='barh')
ax.set_title('Amount Frequency')
ax.set_xlabel('Frequency')
ax.set_ylabel('Amount ($)')
ax.set_yticklabels(y_labels)
ax.set_xlim(-40, 300) # expand xlim to make labels easier to read

rects = ax.patches

# For each bar: Place a label
for rect in rects:
    # Get X and Y placement of label from rect.
    x_value = rect.get_width()
    y_value = rect.get_y() + rect.get_height() / 2

    # Number of points between bar and label. Change to your liking.
    space = 5
    # Vertical alignment for positive values
    ha = 'left'

    # If value of bar is negative: Place label left of bar
    if x_value < 0:
        # Invert space to place label to the left
        space *= -1
        # Horizontally align label at right
        ha = 'right'

    # Use X value as label and format number with one decimal place
    label = "{:.1f}".format(x_value)

    # Create annotation
    plt.annotate(
        label,                      # Use `label` as label
        (x_value, y_value),         # Place label at end of the bar
        xytext=(space, 0),          # Horizontally shift label by `space`
        textcoords="offset points", # Interpret `xytext` as offset in points
        va='center',                # Vertically center label
        ha=ha)                      # Horizontally align label differently for
                                    # positive and negative values.

plt.savefig("image.png")

horizontal bar plot with annotations

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oleson