本篇内容主要讲解“Python中怎么使用matplotlib给柱状图添加数据标签bar_label()”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python中怎么使用matplotlib给柱状图添加数据标签bar_label()”吧!
本文后续的实验过程都是基于matplotlib版本大于等于3.4.1，如果版本较低，是无法实行后续操作的，如何在Pycharm中直接更新matplotlib库的版本，请参照方法：以tensorflow库为例用Pycharm更新第三方库
直接导入matplotlib.pyplot库，代码为：
import matplotlib.pyplot as plt
用list分别准备横坐标和纵坐标的数据。
# 构造数据 X_set = [1, 2, 3, 4, 5] # X轴数值 Y_set = [128, 211, 136, 234, 150] # Y轴数据
绘图代码如下：
p1 = plt.bar(X_set, Y_set, width= 0.35, label='value') # width表示柱子的宽度
plt.bar_label(p1, label_type='edge') # label_type=‘edge'表示将数据值标签放在柱子顶端，label_type=‘center'表示将数据值标签放在柱子中间。
plt.title('The distribution of XXX')
plt.show()上述绘图结果如下：
完整代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
# 构造数据
X_set = [1, 2, 3, 4, 5]
Y_set = [128, 211, 136, 234, 150]
p1 = plt.bar(X_set, Y_set, width= 0.35, label='value')
plt.bar_label(p1, label_type='edge')
plt.title('The distribution of XXX')
plt.show()函数的签名为matplotlib.pyplot.bar_label(container, labels=None, *, fmt='%g', label_type='edge', padding=0, **kwargs)。
函数的参数为：
（1）container：柱子的容器对象，通常为bar或barh函数返回值。 .BarContainer对象。必备参数。
（2）labels ： 标签文本列表。类数组对象。可选参数。如果为None，则值为使用fmt参数格式化的柱子的数据（柱子的高度）。
（3）fmt：标签的格式字符串。 字符串。默认值为’%g’，即将标签值格式化为浮点数。
（4）label_type ：标签类型。取值范围为 {'edge', 'center'}，默认值为'edge'。对于普通柱状图，该参数仅用于控制标签的位置，对于堆积柱状图，不同标签类型对应不同的标签值。
（4.1）'edge'： 标签位于柱子的端点。显示的值为柱子的端点位置。注意！对于堆积柱状图即堆积的多个柱子的总长度。
（4.2）'center'：标签位于柱子的中部。显示的值为柱子的长度。
（5）padding ： 标签与柱子之间的距离，单位为像素。浮点数。默认值为0。
（6）**kwargs：传递给 annotate()的其他参数。返回值为标签的Text对象列表。
到此，相信大家对“Python中怎么使用matplotlib给柱状图添加数据标签bar_label()”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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