plt.text(width + 50, bar.get_y() + bar.get_height() / 2, f'{width:.0f}', va='center')什么意思
时间: 2023-12-08 15:03:15 浏览: 18
这行代码是用来在 Matplotlib 的柱状图中的每一个柱子上添加文本标签的。具体来说,它的作用是在柱状图的每个条形上方添加一个文本标签,标签中的文本内容为该柱状图条形的宽度,并且该标签的水平位置在柱状图条形的右侧,竖直位置在条形高度的中心位置。
其中,`width` 是柱状图条形的宽度,`bar.get_y()` 返回柱状图条形的底部位置,`bar.get_height()` 返回柱状图条形的高度。`va='center'` 表示设置文本标签的对齐方式为垂直方向居中。`f'{width:.0f}'` 是将柱状图条形的宽度格式化为一个整数,并将其作为文本标签的内容。加上 `+ 50` 是为了将文本标签的位置向右偏移一些,以免标签与柱状图条形重叠。
相关问题
plt.figure() bars =plt.bar(np.arange(4), scores, color=['r','g','b','m']) for bar in bars: height =bar.get_height() plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/2, height * .90, '{0:.{1}f}".format(height, 2), ha='center', color='k',fontsize=16) plt.xticks([o,1,2,3],['恶性\n训练集',良性\n训练集',‘恶性\n测试集‘,‘良性\n测试集']); plt.title('训练集和测试集中恶性样本和良性样本分别的准确率“) plt.show()
这是一段 Python 代码,用于绘制一张柱状图,表示不同数据集(训练集和测试集)中恶性样本和良性样本的准确率。代码中使用了 Matplotlib 库进行图形绘制,其中 np.arange(4) 表示生成一个长度为 4 的等差数列,用于确定每个柱子的位置;scores 是一个长度为 4 的列表,表示每个柱子的高度;plt.bar() 函数用于绘制柱状图,color 参数用于指定柱子的颜色;plt.text() 函数用于在柱子上方添加文字标签,表示该柱子的准确率;plt.xticks() 函数用于设置 X 轴刻度和标签;plt.title() 函数用于设置图表标题;最后使用 plt.show() 函数显示图表。
解释下这段代码def barw(ax): for p in ax.patches: val = p.get_width() # height of the bar x = p.get_x() + p.get_width() y = p.get_y() + p.get_height() / 2 ax.annotate(round(val, 2), (x, y)) plt.figure(figsize = (15,30)) ax0 =sns.countplot(y=labels_dataframe['label'],order=labels_dataframe['label'].value_counts().index) barw(ax0) plt.show()
这段代码实现了一个带有数值标签的水平条形图。具体来说,代码中的 `barw` 函数接受一个 `ax` 参数,该参数是一个 `Axes` 对象,表示条形图所在的坐标轴。函数通过遍历 `ax` 中的所有条形,获取每个条形的高度和位置信息,并在每个条形的顶部添加一个数值标签。标签的值是通过 `round` 函数将条形的高度四舍五入到两位小数得到的。
接着,代码创建一个大小为 `(15,30)` 的新图,并使用 `sns.countplot` 函数创建一个水平条形图。`y` 参数指定了条形图的纵坐标数据,即标签数据。`order` 参数指定了数据的排序方式,这里使用了标签出现次数的倒序作为排序依据。创建完条形图后,调用 `barw` 函数在每个条形的顶部添加数值标签。最后调用 `plt.show()` 函数显示图形。