matplotlib棒グラフに値ラベルを追加する

比較的簡単なものに行き詰まりました。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見当たらないので、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。棒に値ラベルを追加する方法（棒の中央またはそのすぐ上）を理解することができます。Web上のサンプルを調べていましたが、自分のコードでの実装は成功していません。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）どちらを使用するかわからない（そして一般的に言えば、いつ使用するかわからない）。b）値ラベルを表示するためにどちらも取得できない。以下の私のコード、あなたの助けに感謝します。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)

まず、図ではなくfreq_series.plot軸を返すので、私の答えをもう少し明確にするために、他のコード例との一貫性を保つためではなく、指定されたコードを参照するように変更しました。axfig

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されているax.text手法を使用して、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作成されます。

別の質問に対するこの回答で述べた機能に基づいて、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解決策を見つけました。

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されるか、バーの高さでスケーリングされるため、他のソリューションは多くの場合機能しません。前者は狭い範囲の値でのみ機能し、後者は1つのプロット内で一貫性のない間隔を提供します。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、スケールとは無関係に機能し（つまり、小さい数と大きい数の場合）、pointsオフセットに視覚単位を使用するため、負の値と対数スケールのラベルを正しく配置します。

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。

各棒の高さの値は、その棒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)スニペット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によって提案されたように、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。

そして、対数スケール（および対数スケーリングを示すために入力データを調整）を使用すると、次のような結果になります。

上記の（素晴らしい！）答えを基にして、いくつかの調整だけで横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")

バーの上にあるデータポイントにラベルを付けるだけの場合は、plt.annotate（）を使用できます。

私のコード：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = [1,2,3,4,5,]
s = [i**2 for i in n]
line = plt.bar(n,s)
plt.xlabel('Number')
plt.ylabel("Square")

for i in range(len(s)):
plt.annotate(str(s[i]), xy=(n[i],s[i]))

plt.show()

まあ、複数の文字を含むテキストは、少しずれて表示される場合があります。しかし、これはテキストのサイズに応じてxyパラメータのx座標をわずかに減らすことで克服できます

バーの上にデータポイントのみを追加する場合は、次のように簡単に追加できます。

 for i in range(len(frequencies)): # your number of bars
    plt.text(x = x_values[i]-0.25, #takes your x values as horizontal positioning argument 
    y = y_values[i]+1, #takes your y values as vertical positioning argument 
    s = data_labels[i], # the labels you want to add to the data
    size = 9) # font size of datalabels