我生成了条形图,如何在每个条形图上显示条形图的值?
目前情节:

我想要得到的:

我的代码:
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [u'INFO', u'CUISINE', u'TYPE_OF_PLACE', u'DRINK', u'PLACE', u'MEAL_TIME', u'DISH', u'NEIGHBOURHOOD']
y = [160, 167, 137, 18, 120, 36, 155, 130]
fig, ax = plt.subplots()
width = 0.75 # the width of the bars
ind = np.arange(len(y)) # the x locations for the groups
ax.barh(ind, y, width, color="blue")
ax.set_yticks(ind+width/2)
ax.set_yticklabels(x, minor=False)
plt.title('title')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
#plt.show()
plt.savefig(os.path.join('test.png'), dpi=300, format='png', bbox_inches='tight') # use format='svg' or 'pdf' for vectorial pictures
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我试图在matplotlib中复制以下图像,似乎是我唯一的选择.虽然看起来你不能堆叠barh图,所以我不知道该怎么做

如果你知道一个更好的python库来绘制这种东西,请告诉我.
这就是我可以想到的一切:
import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
people = ('A','B','C','D','E','F','G','H')
y_pos = np.arange(len(people))
bottomdata = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
topdata = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
fig = plt.figure(figsize=(10,8))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.barh(y_pos, bottomdata,color='r',align='center')
ax.barh(y_pos, topdata,color='g',align='center')
ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_yticklabels(people)
ax.set_xlabel('Distance')
plt.show()
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然后我必须使用ax.text单独添加标签,这将是乏味的.理想情况下,我只想指定要插入的部分的宽度,然后用我选择的字符串更新该部分的中心.外面的标签(例如3800)我可以稍后添加自己,它主要是条形部分本身的标签,并以一种很好的方式创建这个堆叠的方法我遇到了问题.你甚至可以用任何方式指定"距离"即颜色范围吗?

我正在绘制某些类别中各个办公室的交叉表。我想放一张水平堆叠的条形图,在其中标记每个办公室及其值。
这是一些示例代码:
df = pd.DataFrame({'office1': pd.Series([1,np.nan,np.nan], index=['catA', 'catB', 'catC']),
'office2': pd.Series([np.nan,8,np.nan], index=['catA', 'catB', 'catC']),
'office3': pd.Series([12,np.nan,np.nan], index=['catA', 'catB', 'catC']),
'office4': pd.Series([np.nan,np.nan,3], index=['catA', 'catB', 'catC']),
'office5': pd.Series([np.nan,5,np.nan], index=['catA', 'catB', 'catC']),
'office6': pd.Series([np.nan,np.nan,7], index=['catA', 'catB', 'catC']),
'office7': pd.Series([3,np.nan,np.nan], index=['catA', 'catB', 'catC']),
'office8': pd.Series([np.nan,np.nan,11], index=['catA', 'catB', 'catC']),
'office9': pd.Series([np.nan,6,np.nan], index=['catA', 'catB', 'catC']),
})
ax = df.plot.barh(title="Office Breakdown by Category", legend=False, figsize=(10,7), stacked=True)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这给了我一个很好的起点:
经过研究,我想到了以下代码,可以在“类别”轴上正确排列标签:
def annotateBars(row, ax=ax):
for col in row.index:
value = row[col]
if (str(value) != 'nan'):
ax.text(value/2, labeltonum(row.name), col+","+str(value))
def …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)