ax.text(0.5, avrg + 0.01, f'Average: {avrg:.10f}', ha='center', va='bottom', color='gray')控制数值在最上显示

这行代码是将平均值显示在柱形图的上方，其中`avrg`是平均值的值。具体来说，它使用了`text`函数来在绘图中添加文本，`0.5`表示文本放置的x位置，`avrg+0.01`表示文本放置的y位置（在柱形图的上方），`f'Average: {avrg:.10f}'`表示要显示的文本内容，`ha='center'`表示将文本水平居中对齐，`va='bottom'`表示将文本垂直底部对齐，`color='gray'`表示文本颜色为灰色。如果您想要控制文本的位置和样式，可以调整这些参数。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt # 绘制条形图 x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score'] y_values = [acc, prec, rec, f1] fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x_labels, y_values) # 添加平均指标线 avrg = np.mean(y_values) ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--') ax.text(0.5, avrg + 0.01, f'Average: {avrg:.10f}', ha='center', va='bottom', color='gray') # 显示图表 plt.show()显示每个指标的数值

可以在每个条形上方添加数值标签，可以使用ax.text()方法实现。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

# 绘制条形图 
x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score'] 
y_values = [acc, prec, rec, f1] 
fig, ax = plt.subplots() 
ax.bar(x_labels, y_values) 

# 添加平均指标线 
avrg = np.mean(y_values) 
ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--') 
ax.text(0.5, avrg + 0.01, f'Average: {avrg:.10f}', ha='center', va='bottom', color='gray') 

# 添加数值标签
for i, v in enumerate(y_values):
    ax.text(i, v + 0.01, str(round(v, 4)), ha='center', va='bottom', color='black')

# 显示图表 
plt.show()

这段代码会在每个条形上方添加数值标签，并且把数值四舍五入到小数点后四位。

x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score'] y_values = [acc, prec, rec, f1] fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x_labels, y_values) # 添加平均指标线 avrg = np.mean(y_values) ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--') ax.text(0.5, avrg+0.01, f'Average: {avrg:.2f}', ha='center', va='bottom', color='gray') # 显示图表 plt.show()使图标可以显示很多位小树

要让图表显示更多的小数位，可以在调用 plt.show() 之前设置 matplotlib 的参数。具体来说，可以使用以下代码将所有数字的小数位设置为 3 位：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['axes.formatter.useoffset'] = False  # 防止科学计数法显示
plt.rcParams['axes.formatter.limits'] = (-3, 3)  # 设置科学计数法的显示范围
plt.rcParams['axes.formatter.use_mathtext'] = True  # 使用 LaTeX 渲染数学公式
plt.rcParams['axes.formatter.mathtext.fontset'] = 'stix'  # 使用 Times New Roman 字体
plt.rcParams['axes.formatter.mathtext.rm'] = 'serif'  # 使用衬线字体

x_labels = ['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score']
y_values = [acc, prec, rec, f1]

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x_labels, y_values)

# 添加平均指标线
avrg = np.mean(y_values)
ax.axhline(avrg, color='gray', linestyle='--')
ax.text(0.5, avrg+0.01, f'Average: {avrg:.3f}', ha='center', va='bottom', color='gray')

# 显示图表
plt.show()

在这里，我们使用了一系列参数来控制图表的显示方式，包括：

- `axes.formatter.useoffset`：是否使用科学计数法显示坐标轴刻度。
- `axes.formatter.limits`：设置科学计数法的显示范围，此处设置为 $10^{-3}$ 到 $10^3$。
- `axes.formatter.use_mathtext`：是否使用 LaTeX 渲染数学公式。
- `axes.formatter.mathtext.fontset`：设定使用的字体，此处使用 Times New Roman。
- `axes.formatter.mathtext.rm`：设定使用的字体类型，此处使用衬线字体。

通过设置这些参数，我们可以让图表显示更加精细和美观。