Agregar etiquetas de valor en un gráfico de barras matplotlib

Me quedé atascado en algo que parece que debería ser relativamente fácil. El código que traigo a continuación es una muestra basada en un proyecto más grande en el que estoy trabajando. No vi ninguna razón para publicar todos los detalles, así que acepte las estructuras de datos que traigo como están.

Básicamente, estoy creando un gráfico de barras y puedo descubrir cómo agregar etiquetas de valor en las barras (en el centro de la barra o justo encima de ella). He estado buscando ejemplos en la web, pero no he podido implementarlo en mi propio código. Creo que la solución es con 'texto' o 'anotar', pero yo: a) no sé cuál usar (y en general, no he descubierto cuándo usar cuál). b) no puedo ver para que ninguno de los dos presente las etiquetas de valor. Agradecería su ayuda, mi código a continuación. ¡Gracias por adelantado!

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.mpl_style', 'default') 
%matplotlib inline

# Bring some raw data.
frequencies = [6, 16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1]

# In my original code I create a series and run on that, 
# so for consistency I create a series from the list.
freq_series = pd.Series.from_array(frequencies)

x_labels = [108300.0, 110540.0, 112780.0, 115020.0, 117260.0, 119500.0, 
            121740.0, 123980.0, 126220.0, 128460.0, 130700.0]

# Plot the figure.
plt.figure(figsize=(12, 8))
fig = freq_series.plot(kind='bar')
fig.set_title('Amount Frequency')
fig.set_xlabel('Amount ($)')
fig.set_ylabel('Frequency')
fig.set_xticklabels(x_labels)

En primer lugar, freq_series.plotdevuelve un eje, no una figura, por lo que para que mi respuesta sea un poco más clara, he cambiado el código dado para referirme a él en axlugar de figser más consistente con otros ejemplos de código.

Puede obtener la lista de las barras producidas en la trama del ax.patchesmiembro. Luego, puede usar la técnica demostrada en este matplotlibejemplo de galería para agregar las etiquetas usando el ax.textmétodo.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Bring some raw data.
frequencies = [6, 16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1]
# In my original code I create a series and run on that, 
# so for consistency I create a series from the list.
freq_series = pd.Series.from_array(frequencies)

x_labels = [108300.0, 110540.0, 112780.0, 115020.0, 117260.0, 119500.0,
            121740.0, 123980.0, 126220.0, 128460.0, 130700.0]

# Plot the figure.
plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = freq_series.plot(kind='bar')
ax.set_title('Amount Frequency')
ax.set_xlabel('Amount ($)')
ax.set_ylabel('Frequency')
ax.set_xticklabels(x_labels)

rects = ax.patches

# Make some labels.
labels = ["label%d" % i for i in xrange(len(rects))]

for rect, label in zip(rects, labels):
    height = rect.get_height()
    ax.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + 5, label,
            ha='center', va='bottom')

Esto produce una trama etiquetada que se parece a:

Basado en una característica mencionada en esta respuesta a otra pregunta , he encontrado una solución de aplicación muy general para colocar etiquetas en un gráfico de barras.

Desafortunadamente, otras soluciones no funcionan en muchos casos, porque el espacio entre la etiqueta y la barra se da en unidades absolutas de las barras o se escala por la altura de la barra . El primero solo funciona para un rango estrecho de valores y el segundo proporciona un espaciado inconsistente dentro de un gráfico. Ninguno de los dos funciona bien con ejes logarítmicos.

La solución que propongo funciona independientemente de la escala (es decir, para números pequeños y grandes) e incluso coloca correctamente etiquetas para valores negativos y con escalas logarítmicas porque usa la unidad visual pointspara compensaciones.

Agregué un número negativo para mostrar la ubicación correcta de las etiquetas en tal caso.

El valor de la altura de cada barra se utiliza como etiqueta. Se pueden usar fácilmente otras etiquetas con el for rect, label in zip(rects, labels)fragmento de Simon .

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Bring some raw data.
frequencies = [6, -16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1]

# In my original code I create a series and run on that,
# so for consistency I create a series from the list.
freq_series = pd.Series.from_array(frequencies)

x_labels = [108300.0, 110540.0, 112780.0, 115020.0, 117260.0, 119500.0,
            121740.0, 123980.0, 126220.0, 128460.0, 130700.0]

# Plot the figure.
plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = freq_series.plot(kind='bar')
ax.set_title('Amount Frequency')
ax.set_xlabel('Amount ($)')
ax.set_ylabel('Frequency')
ax.set_xticklabels(x_labels)


def add_value_labels(ax, spacing=5):
    """Add labels to the end of each bar in a bar chart.

    Arguments:
        ax (matplotlib.axes.Axes): The matplotlib object containing the axes
            of the plot to annotate.
        spacing (int): The distance between the labels and the bars.
    """

    # For each bar: Place a label
    for rect in ax.patches:
        # Get X and Y placement of label from rect.
        y_value = rect.get_height()
        x_value = rect.get_x() + rect.get_width() / 2

        # Number of points between bar and label. Change to your liking.
        space = spacing
        # Vertical alignment for positive values
        va = 'bottom'

        # If value of bar is negative: Place label below bar
        if y_value < 0:
            # Invert space to place label below
            space *= -1
            # Vertically align label at top
            va = 'top'

        # Use Y value as label and format number with one decimal place
        label = "{:.1f}".format(y_value)

        # Create annotation
        ax.annotate(
            label,                      # Use `label` as label
            (x_value, y_value),         # Place label at end of the bar
            xytext=(0, space),          # Vertically shift label by `space`
            textcoords="offset points", # Interpret `xytext` as offset in points
            ha='center',                # Horizontally center label
            va=va)                      # Vertically align label differently for
                                        # positive and negative values.


# Call the function above. All the magic happens there.
add_value_labels(ax)

plt.savefig("image.png")

Editar: he extraído la funcionalidad relevante en una función, como sugirió barnhillec .

Esto produce la siguiente salida:

Y con la escala logarítmica (y algunos ajustes a los datos de entrada para mostrar la escala logarítmica), este es el resultado:

Partiendo de la respuesta anterior (¡genial!), También podemos hacer un diagrama de barras horizontales con solo unos pocos ajustes:

# Bring some raw data.
frequencies = [6, -16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1]

freq_series = pd.Series(frequencies)

y_labels = [108300.0, 110540.0, 112780.0, 115020.0, 117260.0, 119500.0, 
            121740.0, 123980.0, 126220.0, 128460.0, 130700.0]

# Plot the figure.
plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = freq_series.plot(kind='barh')
ax.set_title('Amount Frequency')
ax.set_xlabel('Frequency')
ax.set_ylabel('Amount ($)')
ax.set_yticklabels(y_labels)
ax.set_xlim(-40, 300) # expand xlim to make labels easier to read

rects = ax.patches

# For each bar: Place a label
for rect in rects:
    # Get X and Y placement of label from rect.
    x_value = rect.get_width()
    y_value = rect.get_y() + rect.get_height() / 2

    # Number of points between bar and label. Change to your liking.
    space = 5
    # Vertical alignment for positive values
    ha = 'left'

    # If value of bar is negative: Place label left of bar
    if x_value < 0:
        # Invert space to place label to the left
        space *= -1
        # Horizontally align label at right
        ha = 'right'

    # Use X value as label and format number with one decimal place
    label = "{:.1f}".format(x_value)

    # Create annotation
    plt.annotate(
        label,                      # Use `label` as label
        (x_value, y_value),         # Place label at end of the bar
        xytext=(space, 0),          # Horizontally shift label by `space`
        textcoords="offset points", # Interpret `xytext` as offset in points
        va='center',                # Vertically center label
        ha=ha)                      # Horizontally align label differently for
                                    # positive and negative values.

plt.savefig("image.png")

Si solo desea etiquetar los puntos de datos sobre la barra, puede usar plt.annotate ()

Mi código:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = [1,2,3,4,5,]
s = [i**2 for i in n]
line = plt.bar(n,s)
plt.xlabel('Number')
plt.ylabel("Square")

for i in range(len(s)):
    plt.annotate(str(s[i]), xy=(n[i],s[i]), ha='center', va='bottom')

plt.show()

Al especificar una alineación horizontal y vertical de 'center'y 'bottom'respectivamente, se pueden obtener anotaciones centradas.

Si solo desea agregar puntos de datos encima de las barras, puede hacerlo fácilmente con:

 for i in range(len(frequencies)): # your number of bars
    plt.text(x = x_values[i]-0.25, #takes your x values as horizontal positioning argument 
    y = y_values[i]+1, #takes your y values as vertical positioning argument 
    s = data_labels[i], # the labels you want to add to the data
    size = 9) # font size of datalabels