如何在 Matplotlib 堆积条形图中将数据标签居中？

带有居中标签的堆叠条形图：使用 bar_label 的改进解决方案

在 matplotlib 中，一种精确地将堆叠中的数据标签居中的改进方法使用 bar_label 函数可以使用条形图。操作方法如下：

1. 导入必要的模块：首先导入必要的库。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建并填充您的 DataFrame：要创建堆积条形图，建议使用一个 pandas 数据框。这是一个包含三列的示例 DataFrame：“A”、“B”和“C”。

# sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [45, 17, 47], 'B': [91, 70, 72], 'C': [68, 43, 13]})

3. 绘制堆叠条形图：利用用于绘制堆积条形图的 DataFrame

ax = df.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(8, 6), rot=0, xlabel='Class', ylabel='Count')

4. 标记条形：现在，让我们标记条形，同时确保它们居中。使用 bar_label 来完成此操作。

for c in ax.containers:
    ax.bar_label(c, label_type='center')

可选自定义

• 零或小标签：适用于零的片段或较小的值，根据需要调整标签可见性。例如，仅当值超过某个阈值时才显示值或使用 label_type='edge' 选项。

labels = [v.get_height() if v.get_height() > 0 else '' for v in c]  # for segments with small or zero values

• 自定义格式：修改标签格式以满足您的要求。

ax.bar_label(c, fmt=lambda x: f'{x:.0f}' if x > 0 else '', label_type='center')  # to show no decimal places

Seaborn替代方案

如果您更喜欢使用seaborn，您还可以创建堆叠条形图并为条形图添加标签。

1. 准备DataFrame：类似对于 matplotlib，使用数据创建一个 pandas DataFrame。
2. 将 DataFrame 转换为 long form：seaborn要求DataFrame为长格式，这可以使用melt来实现。
3. 绘制图表并标记条形：绘制堆叠条形图并应用bar_label 与 matplotlib 中一样。

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