如何利用matplotlib库在Python中绘制一个包含不同颜色和数值标签的柱状图？请提供一个完整的代码示例。

在探索数据可视化时，柱状图是一个非常有用的工具，它可以帮助我们直观地展示数据的分布和对比。为了使图表更加生动且信息丰富，我们可以使用matplotlib库为柱状图添加颜色区分以及数值标注。以下是详细的步骤和代码示例：

参考资源链接：[Python柱状图：多彩显示与数值标注实例](https://wenku.csdn.net/doc/6412b6f2be7fbd1778d488b3?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要导入matplotlib.pyplot模块，通常我们使用`plt`作为别名。然后，我们准备数据。这里假设我们有两个数据集，一个代表不同类别的数值，另一个代表我们希望在柱状图上显示的颜色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据集准备
categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C']
values = [10, 20, 30]  # 每个类别的数值
colors = ['red', 'green', 'blue']  # 每个柱子的颜色

# 设置柱状图的位置
x_positions = np.arange(len(categories))

# 创建柱状图
plt.bar(x_positions, values, color=colors)

# 添加数值标签
for x, y in enumerate(values):
    plt.text(x_positions[x], y + 1, str(y), ha='center')

# 设置X轴和Y轴的标签
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')

# 设置图表标题
plt.title('Colored Bar Chart with Value Labels')

# 显示图表
plt.show()

在这段代码中，我们首先创建了三个柱子，分别对应于三个类别。每个柱子都有指定的颜色，这通过传递颜色名称列表到`color`参数实现。我们还使用`plt.text()`函数在每个柱子的顶部添加了数值标签，以帮助观察者更直观地看到每个类别的数值大小。此外，我们为X轴和Y轴添加了标签，并设置了图表的标题。

通过这段代码，你将能够绘制出一个既美观又实用的柱状图，它不仅颜色鲜明而且信息量大，非常适合用于报告和演示。如果你希望进一步深入学习如何在Python中使用matplotlib库进行高级数据可视化，包括自定义颜色映射和添加交互功能，强烈推荐你查看这本资料：《Python柱状图：多彩显示与数值标注实例》。它不仅涵盖当前问题的解决方案，还包含了更多高级技术，如颜色映射、动画效果等，助你成为数据可视化的高手。

参考资源链接：[Python柱状图：多彩显示与数值标注实例](https://wenku.csdn.net/doc/6412b6f2be7fbd1778d488b3?spm=1055.2569.3001.10343)