Python matplotlib柱状图添加数据标签：bar_label()函数详解与参数说明

0.更新matplotlib库

后续实验均基于matplotlib版本大于等于3.4.1，低版本无法执行后续操作。在Pycharm中更新第三方库（以tensorflow为例）的方法可参考相关教程。

1.导入库

直接导入matplotlib.pyplot库，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

2.数据准备

使用list分别准备横坐标和纵坐标的数据。

# 构造数据
X_set = [1, 2, 3, 4, 5]  # X轴数值
Y_set = [128, 211, 136, 234, 150]  # Y轴数据

3.绘制柱状图

绘图代码如下：

p1 = plt.bar(X_set, Y_set, width= 0.35, label='value')  # width表示柱子的宽度
plt.bar_label(p1, label_type='edge')   # label_type=‘edge'表示将数据值标签放在柱子顶端，label_type=‘center'表示将数据值标签放在柱子中间。
plt.title('The distribution of XXX')
plt.show()

4.绘图结果

上述绘图结果如下：

5.完整代码

完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 构造数据
X_set = [1, 2, 3, 4, 5]
Y_set = [128, 211, 136, 234, 150]
p1 = plt.bar(X_set, Y_set, width= 0.35, label='value')
plt.bar_label(p1, label_type='edge')
plt.title('The distribution of XXX')
plt.show()

6.bar_label()相关参数的补充说明

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：

• （1）container：柱子的容器对象，通常为bar或barh函数返回值，为.BarContainer对象，是必备参数。
• （2）labels：标签文本列表，为类数组对象，是可选参数。若为None，则使用fmt参数格式化的柱子数据（即柱子高度）作为标签值。
• （3）fmt：标签的格式字符串，为字符串类型，默认值为'%g'，即将标签值格式化为浮点数。
•  （4）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。
  • （4.1）'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，显示的是多个堆积柱子的总长度。
  • （4.2）'center'：标签位于柱子的中部，显示的值为柱子的长度。
• （5）padding：标签与柱子之间的距离，单位为像素，为浮点数，默认值为0。
• （6）**kwargs：传递给annotate()的其他参数。返回值为标签的Text对象列表。

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