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MuhammedYunus
Asked: 2024-11-20 20:04:12 +0800 CST

Como rotular barras seletivamente usando plt.bar_label()?

  • 772

Ao desenhar um gráfico de barras matplotlibusando bars = plt.bar(...), o objeto retornado pode ser passado plt.bar_label(bars, labels)para fácil rotulagem.

plt.bar_label(bars, labels)rotula todas as barras. Quero rotular apenas um subconjunto (os três primeiros), idealmente usando plt.bar_label(). Não quero invocar plt.text()or plt.annotate().

Existe uma maneira de cortar as barras que eu quero de bars, e rotular somente aquelas usando plt.bar_label()?

O exemplo abaixo mostra o comportamento padrão em que todas as barras são rotuladas.

insira a descrição da imagem aqui

#Imports
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Data for testing
values = [10, 9, 10.5, 4, 3.1, 2]
labels = [
    'sensor calibration', 'sensor response', 'noise floor estimate',
    'noise floor theta', 'weighted response coef', 'linear estimate'
]

#Bar plot with labels
ax = plt.figure(figsize=(5, 2)).add_subplot()
bars = ax.bar(range(6), values, color='lightgray')
ax.set(xlabel='x', ylabel='value', title='Data')
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)

#Add all bar labels
label_kwargs = dict(rotation=90, weight='bold', fontsize=8, label_type='center')
ax.bar_label(bars, labels, **label_kwargs)
matplotlib

2 respostas

  1. Você pode cortar as barras que quiser, mas então você tem que re-encapsulá-las em um BarContainer. O objeto resultante pode ser passado plt.bar_label()como antes.

    insira a descrição da imagem aqui

    #bars = <from OP's code>

#Only label the first k bars
from matplotlib.container import BarContainer
k = 3

# Slice out the required bars & their values, and
#   re-encapsulate in a `BarContainer`
bars_k = BarContainer(bars[:k], datavalues=bars.datavalues[:k])
labels_k = labels[:k]

#Use bar_label() as before
ax.bar_label(bars_k, labels_k, **label_kwargs)
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  2. Best Answer

    Uma opção fácil seria fornecer rótulos vazios para as barras que não devem ser rotuladas:

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

# Data for testing
values = [10, 9, 10.5, 4, 3.1, 2]
labels = [
    'sensor calibration', 'sensor response', 'noise floor estimate',
    'noise floor theta', 'weighted response coef', 'linear estimate'
]

# Bar plot with labels
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))
bars = ax.bar(range(6), values, color='lightgray')
ax.set(xlabel='x', ylabel='value', title='Data')
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)

# Add centered bar labels
k = 3
label_kwargs = dict(rotation=90, weight='bold', fontsize=8, label_type='center')
ax.bar_label(bars, labels[:k] + [''] * (len(bars) - k), **label_kwargs)

plt.show()

    bar_label para barras selecionadas

    Aqui está uma variante que coloca rótulos centralizados para as barras longas e rótulos superiores para as barras mais curtas:

    # Bar plot with labels
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))
bars = ax.bar(range(6), values, color='lightgray')
ax.set(xlabel='x', ylabel='value', title='Data')
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)

cutoff = 5  # bars higher will get centered labels, lower bars get labels on top
# Add the centered bar labels
label_kwargs = dict(rotation=90, weight='bold', fontsize=8, label_type='center')
ax.bar_label(bars, ['' if val <= cutoff else lbl for val, lbl in zip(values, labels)], **label_kwargs)
# Add bar labels at the top of the other bars
label_kwargs['label_type'] = 'edge'
label_kwargs['padding'] = 2
ax.bar_label(bars, ['' if val > cutoff else lbl for val, lbl in zip(values, labels)], **label_kwargs)

plt.show()

    bar_label centralizado vs em cima dependendo da altura das barras

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