• seaborn添加数据标签In the course of my data exploration adventures, I find myself looking at such plots (below), which is great for observing trend but it makes it difficult to make out where and what...
seaborn添加数据标签In the course of my data exploration adventures, I find myself looking at such plots (below), which is great for observing trend but it makes it difficult to make out where and what each data point is. 在进行数据探索的过程中，我发现自己正在查看此类图(如下)，这对于观察趋势非常有用，但是很难确定每个数据点的位置和位置。
How many passengers are there in 1956? 1956年有多少乘客？ The purpose of this piece of writing is to provide a quick guide in labelling common data exploration seaborn graphs. All the code used can be found here. 本文的目的是提供一个快速指南，以标记常见的数据探索海洋图。 所有使用的代码都可以在这里找到。
建立 (Set-Up)
Seaborn’s flights dataset will be used for the purposes of demonstration. Seaborn的航班数据集将用于演示。
import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline# load datasetflights = sns.load_dataset(‘flights’)flights.head()First 5 rows of the the data in flights 排期中数据的前5行 For increased ease and convenience in creating some plots, some additional data frames can be created. 为了增加创建某些绘图的便利性和便利性，可以创建一些其他数据框。
# set up flights by year dataframeyear_flights = flights.groupby(‘year’).sum().reset_index()year_flightsTotal number of passengers for each year 每年的乘客总数 # set up average number of passengers by month dataframemonth_flights = flights.groupby(‘month’).agg({‘passengers’: ‘mean’}).reset_index()month_flightsTotal number of passengers for each month 每个月的乘客总数  线图 (Line Plot)
Plotting a graph of passengers per year: 绘制每年的乘客图：
# plot line graphsns.set(rc={‘figure.figsize’:(10,5)})ax = sns.lineplot(x=’year’, y=’passengers’, data=year_flights, marker=’*’, color=’#965786')ax.set(title=’Total Number of Passengers Yearly’)# label points on the plotfor x, y in zip(year_flights[‘year’], year_flights[‘passengers’]): # the position of the data label relative to the data point can be adjusted by adding/subtracting a value from the x &/ y coordinates plt.text(x = x, # x-coordinate position of data label y = y-150, # y-coordinate position of data label, adjusted to be 150 below the data point s = ‘{:.0f}’.format(y), # data label, formatted to ignore decimals color = ‘purple’) # set colour of lineLine plot showing the total number of passengers yearly. 折线图显示了每年的乘客总数。 At times, it would be preferable for the data label to be more visible, which can be achieved by adding a background colour to the data labels: 有时，最好使数据标签更可见，这可以通过向数据标签添加背景色来实现：
# add set_backgroundcolor(‘color’) after plt.text(‘…’)plt.text(x, y-150, ‘{:.0f}’.format(y), color=’white’).set_backgroundcolor(‘#965786’)Line plot showing the total number of passengers yearly. 折线图显示了每年的乘客总数。  直方图 (Histogram)
Plotting a histogram of the frequency of passengers on each flight: 绘制每次航班上乘客频率的直方图：
# plot histogram ax = sns.distplot(flights[‘passengers’], color=’#9d94ba’, bins=10, kde=False)ax.set(title=’Distribution of Passengers’)# label each bar in histogramfor p in ax.patches: height = p.get_height() # get the height of each bar # adding text to each bar ax.text(x = p.get_x()+(p.get_width()/2), # x-coordinate position of data label, padded to be in the middle of the bar y = height+0.2, # y-coordinate position of data label, padded 0.2 above bar s = ‘{:.0f}’.format(height), # data label, formatted to ignore decimals ha = ‘center’) # sets horizontal alignment (ha) to centerHistogram showing the number of passengers on each flight. 直方图显示每次航班上的乘客人数。 An additional information that might be beneficial to reflect in the graph as well is the mean line of the dataset: 可能也有益于在图中反映的其他信息是数据集的平均线：
# plot histogram # …# adding a vertical line for the average passengers per flightplt.axvline(flights[‘passengers’].mean(), color=’purple’, label=’mean’)# adding data label to mean lineplt.text(x = flights[‘passengers’].mean()+3, # x-coordinate position of data label, adjusted to be 3 right of the data point y = max([h.get_height() for h in ax.patches]), # y-coordinate position of data label, to take max height  s = ‘mean: {:.0f}’.format(flights[‘passengers’].mean()), # data label color = ‘purple’) # colour of the vertical mean line# label each bar in histogram# …Histogram showing the number of passengers on each flight and a line indicating the mean. 直方图显示每次航班上的乘客人数，线表示平均值。  条形图 (Bar Plot)
Vertical Bar Plot 垂直条形图
Plotting the total number of passengers for each year: 绘制每年的乘客总数：
# plot vertical barplotsns.set(rc={‘figure.figsize’:(10,5)})ax = sns.barplot(x=’year’, y=’passengers’, data=year_flights)ax.set(title=’Total Number of Passengers Yearly’) # title barplot# label each bar in barplotfor p in ax.patches: # get the height of each bar height = p.get_height() # adding text to each bar ax.text(x = p.get_x()+(p.get_width()/2), # x-coordinate position of data label, padded to be in the middle of the bar y = height+100, # y-coordinate position of data label, padded 100 above bar s = ‘{:.0f}’.format(height), # data label, formatted to ignore decimals ha = ‘center’) # sets horizontal alignment (ha) to centerBar plot with vertical bars showing the total number of passengers yearly 竖线条形图，显示每年的乘客总数 Horizontal Bar Plot 水平条形图
Plotting the average number of passengers on flights each month: 绘制每月航班的平均乘客数：
# plot horizontal barplotsns.set(rc={‘figure.figsize’:(10,5)})ax = sns.barplot(x=’passengers’, y=’month’, data=month_flights, orient=’h’)ax.set(title=’Average Number of Flight Passengers Monthly’) # title barplot# label each bar in barplotfor p in ax.patches: height = p.get_height() # height of each horizontal bar is the same width = p.get_width() # width (average number of passengers) # adding text to each bar ax.text(x = width+3, # x-coordinate position of data label, padded 3 to right of bar y = p.get_y()+(height/2), # # y-coordinate position of data label, padded to be in the middle of the bar s = ‘{:.0f}’.format(width), # data label, formatted to ignore decimals va = ‘center’) # sets vertical alignment (va) to centerBar plot with horizontal bars showing the average number of passengers for each month 带有水平条的条形图，显示每个月的平均乘客人数  使用注意事项 (Notes on Usage)
It might be beneficial to add data labels to some plots (especially bar plots), it would be good to experiment and test out different configurations (such as using labels only for certain meaningful points, instead of labelling everything) and not overdo the labelling, especially if there are many points. A clean and informative graph is usually more preferable than a cluttered one. 将数据标签添加到某些图(尤其是条形图)可能是有益的，尝试并测试不同的配置(例如仅对某些有意义的点使用标签，而不是对所有内容进行标签)，并且不要过度标注，特别是如果有很多要点的话。 通常，干净整洁的图表比混乱的图表更可取。
# only labelling some points on graph# plot line graphsns.set(rc={‘figure.figsize’:(10,5)})ax = sns.lineplot(x=’year’, y=’passengers’, data=year_flights, marker=’*’, color=’#965786')# title the plotax.set(title=’Total Number of Passengers Yearly’)mean = year_flights[‘passengers’].mean()# label points on the plot only if they are higher than the meanfor x, y in zip(year_flights[‘year’], year_flights[‘passengers’]): if y > mean: plt.text(x = x, # x-coordinate position of data label y = y-150, # y-coordinate position of data label, adjusted to be 150 below the data point s = ‘{:.0f}’.format(y), # data label, formatted to ignore decimals color = ‘purple’) # set colour of lineLine plot showing the total number of passengers yearly. 折线图显示了每年的乘客总数。 翻译自: https://medium.com/swlh/quick-guide-to-labelling-data-for-common-seaborn-plots-736e10bf14a9seaborn添加数据标签
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• 我在做一个柱形图的时候，想在上面添加一个数据标签，显示对应的值，这就让我很为难了发现一个博主写的文字表达挺详细的，我参考了下http://baijiahao.baidu.com/s?id=1591715401379954937&amp;wfr=spider&...
我在做一个柱形图的时候，想在上面添加一个数据标签，显示对应的值，这就让我很为难了

在bar函数中并没有直接的方法，但是有一个text方法可以使用

ext函数的用法并不难，我们只需给定x、y、t三个参数即可在(x,y)坐标位置上显示出参数t的内容。

问题是：我们怎么获取(x,y)做的坐标

解决方法：

bar函数中虽然没有直接显示标签的方法，但是它的返回值对象却可以为我们提供位置信息。

当我们使用bar函数绘制柱形图时，返回的是一组矩形对象，即我们在图像中看到的一个个柱体，这些矩形对象每一个都有自己横坐标、宽度、高度属性，利用这些属性我们就可以快速定位想要显示的文字的位置。

柱体的横坐标、宽度、高度属性可分别通过对象的get_x()、get_width()、get_height()方法获得。

由于bar函数的返回对象是一组矩形，所以我们需要利用for循环对矩形组进行遍历然后再通过相应的方法得到各个矩形的横坐标、宽度、高度等属性。

而我当时的数据比较多，所以这里就不显示出来啦

而matplotlib.pyplot as plt

图形比较大，我只能缩小截图了，不过你们大概懂这个意思就可以啦

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• 在使用matplotlib展示数据的时候，当我们用到条形... 数据展示的时候光秃秃的数据也不知道是多少，总想添加个数据标签在头上能够清楚的看到数据。 经过百度的一些查找找到一些解决方案。也认清了一些规则，至于标...
在使用matplotlib展示数据的时候，当我们用到条形图的时候南面会遇到一些问题：

水平条形和竖直的条形问题：
解决方法就是更改下函数名，plt.bar()是默认竖直，而plt.barh()是默认水平，只不过坐标轴需要改动。
数据展示的时候光秃秃的数据也不知道是多少，总想添加个数据标签在头上能够清楚的看到数据。

经过百度的一些查找找到一些解决方案。也认清了一些规则，至于标签，他是单独存在的一样东西，也就是说你可以在任意位置添加标签。但是我们为了美观，一般会在头上添加。
一般解决有两种方案比较多，

一个就是自定义遍历，然后在对应位置插入数据标签。
另一种就是遍历rect=plt.barh().遍历rect。有一些方法可以得到画的柱形图的横坐标，高度，宽度。柱体的横坐标、宽度、高度属性可分别通过对象的get_x()、get_width()、get_height()方法获得。

至于方案1的核心代码为：
for rect in b:
w=rect.get_width()
ax.text(w,rect.get_y() rect.get_height()/2,'%d'%int(w),ha='left',va='center')

ax为这个柱状图对象。其中几个参数为
ax.text(“高度”,“坐标”,“标签内容”，ha=‘left’,va=‘center’)这样。
自定义可以这么写：
 for a,b,c in zip(Xi,Yi,x):
print(a,b,c)
plt.text(a-10,c-0.4,'%d'%int(a),ha='center',va='bottom')

可以慢慢尝试然后改进。

这样显示就好很多了。至于完整小项目，后面下一篇会给出全部，就不贴所有了。
如果对后端、爬虫、数据结构算法等感性趣欢迎关注我的个人公众号交流：bigsai


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• 在excel图表上添加数据标签 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 https://zhidao.baidu.com/question/47838665 方法与步骤 在Excel2013中，选中柱子右键—添加数据标签-----添加数据标签（B),...
在excel图表上添加数据标签
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~

方法与步骤
在Excel2013中，选中柱子右键—添加数据标签-----添加数据标签（B),如下图:


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