python 使用 colormap 对条形图着色，添加数据标签

0、import

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

1、读取数据

df = pd.read_csv('dataset/CHN_GDP(00-19).csv', skiprows=3, skipfooter=4, encoding='utf-8', engine='python' ) gdp = df[['地区', '2019年']].sort_values(by='2019年') districts, gdp_2019 = zip(*gdp.values)

说明：此数据是我国 00年——19年各省 GDP 数据，下载说明可参看

https://www.cnblogs.com/shanger/p/13153014.html

 

2、绘制图形：

# 使图表正常显示中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# 使坐标轴刻度标签正常显示负号
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False fig = plt.figure(figsize=(18, 88), facecolor='cornsilk' ) cm_names = ['BuPu', 'cool', 'hot', 'jet', 'PiYG', 　　 'plasma', 'PuRd', 'rainbow', 'RdYlGn_r', 'spring'] axes = fig.subplots(nrows=(len(cm_names)+1)//2, ncols=2, sharey=True ) for ax, cm_name in zip(axes.ravel(), cm_names): cm = mpl.cm.get_cmap(cm_name) colors = cm(np.linspace(0, 1, 30)) ax.barh(y=districts, width=gdp_2019, height=0.8, color=colors, edgecolor='green' ) # 添加无指向型的注释文本
    for i, (district, gdp) in enumerate(zip(districts, gdp_2019)): x = gdp-8000 if gdp > 100000 else gdp - 100    # 三元表达式 d = district[:3] if set(district).intersection('龙内') else district[:2] # 三元表达式
 nums = str(int(gdp_2019[i])) text = ''.join([d, ' ', nums[:-3], ',', nums[-3:]]) ax.text(x, # 注释内容所在的横轴坐标
                y=i,    # 注释内容所在的纵轴坐标
                s=text,    # 注释的文本内容
                size=15,    # 字体大小
                weight='bold',    # 注释文本内容的字体粗细风格
                color='navy' # 文本颜色
　　　　　　　　 )   
    ax.set_ylim(-0.7, 30), ax.set_title(label=cm_name, fontdict={'fontsize': 15,} 　　　　) ax.xaxis.grid(color='grey', ls=':' )

　　# 隐藏上边和右边的轴脊 ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_color('None') # 显示图形
plt.show();

图形：