1设计并实现带标签的分组条形图此示例显示如何创建分组条形图以及如何使用标签注释条形图。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

下面是带标签的分组条形图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
men_means = [20, 35, 30, 35, 27]
women_means = [25, 32, 34, 20, 25]
men_std = [2, 3, 4, 1, 2]
women_std = [3, 5, 2, 3, 3]
width = 0.35

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(labels, men_means, width, yerr=men_std, label='Men')
ax.bar(labels, women_means, width, yerr=women_std, bottom=men_means, label='Women')

# 添加标签
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.legend()

plt.show()

该代码将生成一个带有标签的分组条形图，其中每个条形表示一组数据，每个条形上方有一个标签表示该组数据的名称。此外，每个条形都有两个子条形，表示男性和女性的数据，并带有相应的标签。该示例还使用了误差线来表示每个组数据的标准差。

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1设计并实现带标签的分组条形图 此示例显示如何创建分组条形图以及如何使用标签注释条形图。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

以下是一个带标签的分组条形图的示例代码，您可以根据自己的需要进行调整：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
men_means = [20, 35, 30, 35]
women_means = [25, 32, 34, 20]
width = 0.35       # 条形图宽度

# 创建图形
fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(np.arange(len(labels))-width/2, men_means, width, label='Men')
rects2 = ax.bar(np.arange(len(labels))+width/2, women_means, width, label='Women')

# 添加标签和值
def autolabel(rects):
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        ax.annotate('{}'.format(height),
                    xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
                    xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
                    textcoords="offset points",
                    ha='center', va='bottom')

autolabel(rects1)
autolabel(rects2)

# 设置图形属性
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(np.arange(len(labels)))
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()

plt.show()

运行代码后，可以得到以下的图形：


设计并实现带标签的分组条形图

好的，这里是一个带标签的分组条形图的实现示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
group1 = [20, 34, 30, 35, 27]
group2 = [25, 32, 34, 20, 25]
group3 = [30, 25, 27, 30, 35]

# 设置图形大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

# 绘制分组条形图
bar_width = 0.2
index = np.arange(len(labels))
ax.bar(index, group1, bar_width, color='r', label='Group 1')
ax.bar(index+bar_width, group2, bar_width, color='g', label='Group 2')
ax.bar(index+2*bar_width, group3, bar_width, color='b', label='Group 3')

# 设置标签和标题
ax.set_xlabel('Category')
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_title('Grouped Bar Chart with Labels')
ax.set_xticks(index+bar_width)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()

plt.show()

该示例中使用了 matplotlib 库来绘制分组条形图，数据分为三个组，每个组包含五个类别，每个类别都有一个值。`bar`函数用于绘制条形图，`set_xlabel`、`set_ylabel`和`set_title`函数用于设置标签和标题，`set_xticks`和`set_xticklabels`函数用于设置 X 轴的刻度和标签，`legend`函数用于添加图例。运行上述代码，即可得到一个带标签的分组条形图。