ax.bar_label(p, label_type='edge', fmt='%.2f')

这行代码是在给柱状图添加标签，其中 `p` 是 `ax.bar()` 函数返回的一个柱状图对象。`ax.bar_label()` 函数用于添加标签，其中 `p` 参数指定要添加标签的对象，`label_type` 参数指定标签位置，`fmt` 参数指定标签文本的格式。

在这里，`label_type='edge'` 表示将标签放在柱状图的边缘位置，即柱形图的上方或下方的边缘位置，`fmt='%.2f'` 表示标签文本格式为浮点数，保留两位小数。这样在柱状图上方或下方的边缘位置就会显示相应的数值标签。

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y = [] fig, ax = plt.subplots() for label, x in zip(labels, pAgg): p = ax.bar(label, x, width=0.8, color='blue') ax.bar_label(p, label_type='edge', fmt='%.2f') # fmt='%.2f%%' 22.00% y.append(norm.cdf(x, mean, std))

这段代码看起来是在使用 matplotlib 库进行可视化，其中 labels 是一个标签列表，pAgg 是每个标签对应的数据列表。在循环中，使用 ax.bar() 函数绘制每个标签对应的柱状图，并使用 ax.bar_label() 函数添加标签值。最后，将每个数据点的标准化累积分布函数值添加到 y 列表中。

其中 norm.cdf() 函数是在 scipy 库中的统计模块中定义的，用于计算正态分布的累积分布函数值。mean 和 std 是正态分布的均值和标准差。