1 简单引入

• 在进行数据分析时，当一些图表数据，比如柱形图我们想让它更直观的显示一些内容，有时候会给柱形图添加标签， 那如何实现这样的效果呢？
• 还有比如我们把某手机品牌1-12月每月的销量制作成柱形图，那如何在柱形图上显示具体的每月销量的标签？
• 带着这个问题，我们来研究下这个功能吧；
• 本文使用的是Python的Matplotlib模块的text()函数,它能给图表的指定位置添加标签、注释或标注。

2 关于text()函数

2.1 Matplotlib安装

• text()函数是Python的Matplotlib模块一个函数；
• 具体引入的话，需要先安装Matplotlib模块：

pip install matplotlib

2.2 text()引入

• 需要插入pylot模块：

import matplotlib.pyplot as plt

• 使用方法是：

plt.text()

2.3 text()源码

• 路径如下：

Python37\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py

• 源码如下：

# Autogenerated by boilerplate.py.  Do not edit as changes will be lost.
@_copy_docstring_and_deprecators(Axes.text)
def text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs):return gca().text(x, y, s, fontdict=fontdict, **kwargs)

2.4 text()参数说明

• 详细参数说明如下：

参数	说明
x, y:float	放置文本的位置
s: str	文本
Fontdict:默认无	覆盖默认文本属性的字典
**kwargs	文本属性

2.5 text()两个简单示例

• 示例1：在一个没有任何数据的图表上显示一个标签：

# -*- coding:utf-8 -*-
# 作者：虫无涯
# 日期：2023/11/17 
# 文件名称：test_plt_text().py
# 作用：Matplotlib模块的text()函数的应用
# 联系：VX(NoamaNelson)
# 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelsonimport matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(5, 5))
plt.text(0.5, 0.5, "这是一个标签")
plt.show()

• 结果显示如下，发现中文是乱码的：
  
• 要解决中文乱码，我们加一行代码：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

• 之后显示如下：
  
• 示例2：我们添加几个点数据，并设置文本数据：

# -*- coding:utf-8 -*-
# 作者：虫无涯
# 日期：2023/11/17 
# 文件名称：test_plt_text().py
# 作用：Matplotlib模块的text()函数的应用
# 联系：VX(NoamaNelson)
# 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelsonimport matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(5, 5))
x = [1, 2, 6]
x_pos = 1
y_pos = 1.5plt.text(x_pos, y_pos, "这是一个标签")
plt.plot(x)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.show()

• 结果显示如下：
  

3 柱形图绘制并添加标签

3.1 目标数据

• 我们先创建一个产品0-12月份的每月销量数据表plt_text.xlsx：

月份	    销量
1月	    1200
2月	    2400
3月	    112
4月	    125
5月	    555
6月	    135
7月	    136
8月	    269
9月	    627
10月	876
11月	350
12月	233

3.2 读取excel数据

class TestPltText():def __init__(self):super(TestPltText, self).__init__()# 读取excel数据self.data = "./plt_text.xlsx"self.data_excel = pd.DataFrame(pd.read_excel(self.data))# 获取相关内容self.data_content = self.data_excel[["月份", "销量"]]self.data_content01 = self.data_content.sort_values("销量", ascending=True)

3.3 设置窗口大小和xy轴坐标

    def test_plt_text(self):# 设置窗口大小plt.figure(figsize=(5, 4))# 构造x,y轴坐标y = np.array(list(self.data_content01["销量"]))x_ticks = list(self.data_content01["月份"])x = range(len(x_ticks))

3.4 绘制柱形图

# 绘制柱形图
plt.bar(x, y, width=0.5, align="center", color="b", alpha=0.6)
plt.xticks(range(len(x_ticks)), x_ticks, fontsize=6, rotation=90)

3.5 设置标签

# x、y轴标签
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销量')
plt.title('月销量(万)')
# 设置标签
for label1, label2 in zip(x, y):plt.text(label1, label2+10,'%.0f' % label2,ha='center',va='bottom',fontsize=9)

3.6 解决乱码和结果显示

# 设置y轴的范围
plt.ylim(0, 2600)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.show()

4 完整源码

# -*- coding:utf-8 -*-
# 作者：虫无涯
# 日期：2023/11/17 
# 文件名称：test_plt_text().py
# 作用：Matplotlib模块的text()函数的应用
# 联系：VX(NoamaNelson)
# 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelsonimport pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import randomclass TestPltText():def __init__(self):super(TestPltText, self).__init__()# 读取excel数据self.data = "./plt_text.xlsx"self.data_excel = pd.DataFrame(pd.read_excel(self.data))# 获取相关内容self.data_content = self.data_excel[["月份", "销量"]]self.data_content01 = self.data_content.sort_values("销量", ascending=True)def test_plt_text(self):# 设置窗口大小plt.figure(figsize=(5, 4))# 构造x,y轴坐标y = np.array(list(self.data_content01["销量"]))x_ticks = list(self.data_content01["月份"])x = range(len(x_ticks))# 绘制柱形图plt.bar(x, y, width=0.5, align="center", color="b", alpha=0.6)plt.xticks(range(len(x_ticks)), x_ticks, fontsize=6, rotation=90)# x、y轴标签plt.xlabel('月份')plt.ylabel('销量')plt.title('月销量(万)')# 设置标签for label1, label2 in zip(x, y):plt.text(label1, label2+10,'%.0f' % label2,ha='center',va='bottom',fontsize=9)# 设置y轴的范围plt.ylim(0, 2600)plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.show()if __name__ == "__main__":plt_text = TestPltText()plt_text.test_plt_text()

5 结果显示

5.1 从小到大排序

• 设置如下：

self.data_content01 = self.data_content.sort_values("销量", ascending=True)

• 结果显示：
  

5.2 从大到小排序

• 设置如下：

self.data_content01 = self.data_content.sort_values("销量", ascending=True)
plt.bar(x, y, width=0.5, align="center", color="c", alpha=0.6)

• 结果显示：
  

5.3 原序列输出显示

• 不进行排序，直接进行输出原图：

 # 构造x,y轴坐标
y = np.array(list(self.data_content["销量"]))
x_ticks = list(self.data_content["月份"])
x = range(len(x_ticks))plt.bar(x, y, width=0.5, align="center", color="k", alpha=0.6)

• 结果显示：