如何在 Python 中注释分组条形图中的条形?
简介
随着数据可视化成为每个数据分析项目不可或缺的一部分，条形图成为表示分类数据的绝佳工具。当我们想要并排比较多个组时，分组条形图尤其有用。
语法和用例
可以向条形图添加注释，以提供更多信息或澄清所呈现的数据。matplotlib 的注释功能可用于将这些注释添加到每个条形图。该函数采用以下参数 -
text - 注释中显示的文本。
xy - 要注释的点 (x, y)。
xytext - 确定文本位置。
ha - 文本的水平对齐方式(例如 'center'、'left'、'right')。
va - 文本的垂直对齐方式(例如 'center'、'top'、'bottom')。
使用注释可以提高分组条形图的可读性和可解释性。以下两个实例可能有助于注释分组条形图中的条形图 -
比较绝对值和相对值
在分组条形图中，可能很难比较不同高度的条形图的绝对值。如果条形图上标注了相应的值，读者可能会发现比较每个组的绝对值更简单。通过用相对值注释条形图，读者还可以更清楚地了解每个类别内值的分布。
突出显示显着差异
要比较多个组的平均值或比例，可以使用组条形图。在条形图中添加 p 值或置信区间可能有助于读者识别组之间的显着差异。此外，您可以通过在条形图上方放置星号或其他符号来直观地突出显示具有统计显着差异的条形图。这可以帮助读者理解统计分析的结果并从数据中得出推论。
代码和解释
算法
导入必要的库:matplotlib 和 numpy
创建要绘制的数据集
使用 matplotlib 的 subplots 函数定义图形和轴对象
使用 bar 函数绘制分组条形图
循环遍历每个条形图并使用 matplotlib 的 annotate 函数添加文本注释
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建示例数据集
data = np.array([[3, 4, 5], [2, 3, 4]])
# 定义标签和组
labels = ['Group 1', 'Group 2']
groups = ['A', 'B', 'C']
# 定义图形和轴对象
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制分组条形图
width = 0.35
x = np.arange(len(groups))
ax.bar(x - width/2, data[0], width, label=labels[0])
ax.bar(x + width/2, data[1], width, label=labels[1])
# 为每个条形添加文本注释
for i, j in enumerate(data):
for x_val, y_val in zip(x, j):
ax.annotate(str(y_val), xy=(x_val+i*width-width/2, y_val), ha='center', va='bottom')
# 添加标签和图例
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(groups)
ax.set_xlabel('Groups')
ax.set_ylabel('Count')
ax.legend()
plt.show()
首先，导入该任务所需的基本库，特别是众所周知的 numpy 和 matplotlib。
通过应用具有两行三列的 numpy 数组生成示例数据集。定义组和条形的标签是为了正确识别图。
要创建图，通过 matplotlib 的 subplots 函数生成图形和轴对象。然后使用 bar 函数绘制分组条形图，其中每个条形的宽度指定为 0.35。然后使用相应的数据绘制每组的条形图，这些数据使用 labels 参数选择。
在嵌套的 for 循环中使用 annotate 函数为每个条形图添加文本注释。该函数接受每个条形的 x 和 y 坐标以及条形的高度作为文本注释。
该图使用 matplotlib 的 set_xticks、set_xticklabels、set_xlabel、set_ylabel 和 legend 函数进行标记，这些函数允许正确标记 x 轴和 y 轴、图标题以及在图中包括图例。
结论
在 Python 中向分组条形图添加注释可以为所呈现的数据提供更多信息或说明。使用 matplotlib 的注释功能，我们可以按照本文概述的分步算法轻松地为每个条形添加文本注释。
