jupyter绘制条形图怎么显示数字

在 Jupyter Notebook 中绘制条形图并显示数字，你可以使用 matplotlib 库中的 bar 方法来创建条形图，并通过添加文本注释的方式将数字显示在每个条形上方。下面是一个简单的例子，演示如何实现这一功能：

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
categories = ['类别A', '类别B', '类别C']
values = [10, 20, 30]

# 创建条形图
plt.bar(categories, values)

# 在每个条形上方显示数字
for i, value in enumerate(values):
    plt.text(i, value, str(value), ha='center', va='bottom')

# 显示图表
plt.show()

在这段代码中：
- `categories` 是条形图的分类标签。
- `values` 是每个分类对应的数值。
- `plt.bar(categories, values)` 创建条形图。
- `plt.text(i, value, str(value), ha='center', va='bottom')` 在每个条形上方添加文本，其中 `i` 是条形的索引，`value` 是对应的数值。参数 `ha='center'` 使文本水平居中对齐，`va='bottom'` 使文本位于条形的底部。
- `plt.show()` 最后显示图表。

相关问题

统计xiyouji5.txt共有多少字，获得该文本的频率分布（提示，可使用FreqDist()函数），基于该分布，绘制前1000个高频词汇的频率分布图。注:D:\xiyouji5.txt 我需要完整的jupter代码

为了完成这个任务，我们可以使用Python的`nltk`库来进行文本分析。首先，你需要安装`nltk`和`matplotlib`库，如果还没有安装，可以用pip安装：

pip install nltk matplotlib

接下来，按照以下步骤编写Jupyter Notebook代码：

1. 导入所需库
2. 加载数据并统计字数
3. 创建词频分布
4. 绘制前1000个高频词汇的频率分布图

import nltk
from nltk.probability import FreqDist
import matplotlib.pyplot as plt
import os

# Step 1: 初始化nltk环境并加载停用词
nltk.download('punkt')  # for tokenization
nltk.download('stopwords')  # for removing stopwords
stop_words = set(nltk.corpus.stopwords.words('chinese'))  # 中文停用词

# Step 2: 计算文件字数
filename = 'D:\\xiyouji5.txt'
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read().replace('\n', '')

# Step 3: 去除标点符号、数字和停用词，然后统计词频
words = [word.lower() for word in nltk.word_tokenize(text) if word.isalpha() and word not in stop_words]
word_freq = FreqDist(words)

# Step 4: 绘制频率分布图
top_1000 = word_freq.most_common(1000)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title('Top 1000 High-Frequency Words')
plt.bar([freq[0] for freq in top_1000], [freq[1] for freq in top_1000])
plt.xlabel('Words')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

# 统计文件总字数
print(f'Total words in the file: {len(words)}')

# 获取文本的频率分布
print(word_freq)

这段代码首先打开并读取`D:\xiyouji5.txt`文件，然后去除标点符号和停用词，并计算剩余单词的频率。接着，它提取出最常见的1000个词汇，并用条形图展示它们的频率。最后，显示了整个文本的总字数以及词频分布。

请注意，由于这里我们只分析了一个文件，如果你的数据包含多个文件，你需要遍历所有文件并合并统计结果。