バー ラベル デモ#

この例では、bar_labelヘルパー関数を使用して棒グラフ ラベルを作成する方法を示します。

集合棒グラフ積み上げ棒グラフ横棒グラフの例も参照してください。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

データを定義する

N = 5
menMeans = (20, 35, 30, 35, -27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, -25)
menStd = (2, 3, 4, 1, 2)
womenStd = (3, 5, 2, 3, 3)
ind = np.arange(N)    # the x locations for the groups
width = 0.35       # the width of the bars: can also be len(x) sequence

エラーバー付き積み上げ棒グラフ

fig, ax = plt.subplots()

p1 = ax.bar(ind, menMeans, width, yerr=menStd, label='Men')
p2 = ax.bar(ind, womenMeans, width,
            bottom=menMeans, yerr=womenStd, label='Women')

ax.axhline(0, color='grey', linewidth=0.8)
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(ind, labels=['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'])
ax.legend()

# Label with label_type 'center' instead of the default 'edge'
ax.bar_label(p1, label_type='center')
ax.bar_label(p2, label_type='center')
ax.bar_label(p2)

plt.show()
グループおよび性別ごとのスコア

横棒グラフ

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

# Example data
people = ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim')
y_pos = np.arange(len(people))
performance = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
error = np.random.rand(len(people))

fig, ax = plt.subplots()

hbars = ax.barh(y_pos, performance, xerr=error, align='center')
ax.set_yticks(y_pos, labels=people)
ax.invert_yaxis()  # labels read top-to-bottom
ax.set_xlabel('Performance')
ax.set_title('How fast do you want to go today?')

# Label with specially formatted floats
ax.bar_label(hbars, fmt='%.2f')
ax.set_xlim(right=15)  # adjust xlim to fit labels

plt.show()
今日はどれくらい速く行きたいですか?

バーのラベルでできるより高度なことのいくつか

fig, ax = plt.subplots()

hbars = ax.barh(y_pos, performance, xerr=error, align='center')
ax.set_yticks(y_pos, labels=people)
ax.invert_yaxis()  # labels read top-to-bottom
ax.set_xlabel('Performance')
ax.set_title('How fast do you want to go today?')

# Label with given captions, custom padding and annotate options
ax.bar_label(hbars, labels=[%.2f' % e for e in error],
             padding=8, color='b', fontsize=14)
ax.set_xlim(right=16)

plt.show()
今日はどれくらい速く行きたいですか?

参考文献

この例では、次の関数、メソッド、クラス、およびモジュールの使用が示されています。

スクリプトの合計実行時間: ( 0 分 1.010 秒)

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