我也需要条形标签，注意我的y轴有一个使用y轴限制的缩放视图。将标签放在栏顶的默认计算仍然使用height(示例中的use_global_coordinate=False)。但是我想说明的是，使用matplotlib 3.0.2中的全局坐标，也可以在放大视图中将标签放在图的底部。希望它能帮助到别人。

def autolabel(rects,data):
"""
Attach a text label above each bar displaying its height
"""
c = 0
initial = 0.091
offset = 0.205
use_global_coordinate = True

if use_global_coordinate:
    for i in data:        
        ax.text(initial+offset*c, 0.05, str(i), horizontalalignment='center',
                verticalalignment='center', transform=ax.transAxes,fontsize=8)
        c=c+1
else:
    for rect,i in zip(rects,data):
        height = rect.get_height()
        ax.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2., height,str(i),ha='center', va='bottom')

简单地加上这个:

for i in range(len(y)):
    plt.text(x= y[i],y= i,s= y[i], c='b')

对于列表(y)中的每一项，将值打印为指定位置(x= x轴上的位置和y= y轴上的位置)的绘图上的蓝色文本

使用plot. text()将文本放入图中。

例子:

import matplotlib.pyplot as plt
N = 5
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
ind = np.arange(N)

#Creating a figure with some fig size
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10,5))
ax.bar(ind,menMeans,width=0.4)
#Now the trick is here.
#plt.text() , you need to give (x,y) location , where you want to put the numbers,
#So here index will give you x pos and data+1 will provide a little gap in y axis.
for index,data in enumerate(menMeans):
    plt.text(x=index , y =data+1 , s=f"{data}" , fontdict=dict(fontsize=20))
plt.tight_layout()
plt.show()

这将显示的图形为:

matplotlib 3.4.0新增功能

现在有一个内置的Axes。Bar_label helper方法来自动标记条形图:

fig, ax = plt.subplots()
bars = ax.barh(indexes, values)

ax.bar_label(bars)

注意，对于分组/堆叠的条形图，会有多个条形容器，它们都可以通过ax.containers访问:

for bars in ax.containers:
    ax.bar_label(bars)

更多的细节:

如何添加成千上万的分隔符(逗号)标签 如何应用f字符串标签 如何添加标签间距

对于熊猫人来说:

ax = s.plot(kind='barh') # s is a Series (float) in [0,1]
[ax.text(v, i, '{:.2f}%'.format(100*v)) for i, v in enumerate(s)];

就是这样。 或者，对于那些更喜欢使用apply而不是enumerate循环的人:

it = iter(range(len(s)))
s.apply(lambda x: ax.text(x, next(it),'{:.2f}%'.format(100*x)));

同时,斧头。Patches将为您提供与ax.bar(…)相同的条形图。如果你想应用@SaturnFromTitan的功能或其他人的技术。

我试图用堆叠的图条来做到这一点。对我有用的代码是。

# Code to plot. Notice the variable ax.
ax = df.groupby('target').count().T.plot.bar(stacked=True, figsize=(10, 6))
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.1, 1.05))

# Loop to add on each bar a tag in position
for rect in ax.patches:
    height = rect.get_height()
    ypos = rect.get_y() + height/2
    ax.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2., ypos,
            '%d' % int(height), ha='center', va='bottom')