


Wie kann man Pandas-Balkendiagramme effizient mit Datenwerten annotieren?
Pandas-Balkendiagramme mit Datenwerten beschriften
Bei der Arbeit mit Pandas-Balkendiagrammen ist es oft wünschenswert, die numerischen Werte anzuzeigen, die sie darstellen. In diesem Artikel geht es um das Problem der Kommentierung von Balken mit gerundeten Datenwerten aus dem DataFrame.
Problem:
Betrachten Sie den folgenden DataFrame (df):
A B value1 0.440922 0.911800 value2 0.588242 0.797366
Das Ziel besteht darin, jeden Balken mit dem entsprechenden gerundeten Wert zu versehen, wie im Bild unten dargestellt:
[Bild eines Balkendiagramm mit annotierten Werten]
Ineffizienter Ansatz:
Ein gängiger Ansatz zur Annotation ist die Verwendung der Annotate-Funktion. Wie das Codebeispiel unten zeigt, positioniert dieser Ansatz jedoch Anmerkungen zentriert auf den x-Ticks:
ax = df.plot(kind='bar') for idx, label in enumerate(list(df.index)): for acc in df.columns: value = np.round(df.ix[idx][acc], decimals=2) ax.annotate(value, (idx, value), xytext=(0, 15), textcoords='offset points')
Optimale Lösung:
Eine effizientere Lösung ist: Erhalten Sie Daten aus den Patches der Achsen:
for p in ax.patches: ax.annotate(str(p.get_height()), (p.get_x() * 1.005, p.get_height() * 1.005))
Dieser Code extrahiert die Balkenhöhe und positioniert die Anmerkung leicht über dem Balken in der Mitte it.
Anpassung:
Um die Anmerkung anzupassen, können Sie die Zeichenfolgenformatierung und die Offsets anpassen. Zum Beispiel:
for p in ax.patches: ax.annotate("{:.2f}".format(p.get_height()), (p.get_x() + p.get_width() / 2, p.get_height() * 1.005))
Dadurch wird die Anmerkung über jedem Balken zentriert und die Höhe auf zwei Dezimalstellen formatiert.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man Pandas-Balkendiagramme effizient mit Datenwerten annotieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
