我正在尝试在直方图顶部添加数据标签值,以尝试明显地显示频率。这是我现在的代码,但不确定如何编写代码将值放在顶部:plt.figure(figsize=(15,10))...
我正在尝试在直方图顶部添加数据标签值,以尝试明显地显示频率。
这是我现在的代码,但不确定如何编写代码来将值置于顶部:
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.hist(df['Age'], edgecolor='white', label='d')
plt.xlabel("Age")
plt.ylabel("Number of Patients")
plt.title = ('Age Distrubtion')
我想知道是否有人知道执行此操作的代码:
使用返回的条形图来 bar_label()
使用新 plt.hist()
.
以下是一个例子:
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Age': np.random.randint(20, 60, 200)})
plt.figure(figsize=(15, 10))
values, bins, bars = plt.hist(df['Age'], edgecolor='white')
plt.xlabel("Age")
plt.ylabel("Number of Patients")
plt.title('Age Distrubtion')
plt.bar_label(bars, fontsize=20, color='navy')
plt.margins(x=0.01, y=0.1)
plt.show()
PS:由于年龄是离散分布,建议明确设置分箱边界,例如 plt.hist(df['Age'], bins=np.arange(19.999, 60, 5))
.