Matplotlib 用线条和图形注释条形图的方法[重复]

2024-03-07

我想为条形图创建注释,将条形图的值与两个参考值进行比较。如图所示的叠加(一种工作人员仪表)是可能的,但我愿意接受更优雅的解决方案。

条形图是用以下命令生成的pandas API to matplotlib (e.g. data.plot(kind="bar")),所以如果解决方案能够很好地发挥作用,那就更好了。


您可以使用较小的条形作为目标和基准指标。 Pandas 无法自动注释条形,但您可以简单地循环这些值并使用 matplotlibpyplot.annotate反而。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.random.randint(5,15, size=5)
t = (a+np.random.normal(size=len(a))*2).round(2)
b = (a+np.random.normal(size=len(a))*2).round(2)
df = pd.DataFrame({"a":a, "t":t, "b":b})

fig, ax = plt.subplots()


df["a"].plot(kind='bar', ax=ax, legend=True)
df["b"].plot(kind='bar', position=0., width=0.1, color="lightblue",legend=True, ax=ax)
df["t"].plot(kind='bar', position=1., width=0.1, color="purple", legend=True, ax=ax)

for i, rows in df.iterrows():
    plt.annotate(rows["a"], xy=(i, rows["a"]), rotation=0, color="C0")
    plt.annotate(rows["b"], xy=(i+0.1, rows["b"]), color="lightblue", rotation=+20, ha="left")
    plt.annotate(rows["t"], xy=(i-0.1, rows["t"]), color="purple", rotation=-20, ha="right")

ax.set_xlim(-1,len(df))
plt.show()
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