向图例标签添加计数

向图例标签添加计数通常是在数据可视化中，特别是在使用图表库（如Matplotlib、Seaborn、Plotly等）时，用于显示每个类别或数据点的数量。以下是一些常见图表库中如何实现向图例标签添加计数的示例。

Matplotlib

在Matplotlib中，你可以使用collections.Counter来计算每个类别的数量，并将这些计数添加到图例标签中。

import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter

# 示例数据
categories = ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A']

# 计算每个类别的数量
counts = Counter(categories)

# 绘制条形图
plt.bar(categories, [1]*len(categories), tick_label=categories)

# 添加计数到图例标签
for i, category in enumerate(categories):
    plt.text(i, 1.1, str(counts[category]), ha='center')

plt.show()

Seaborn

在Seaborn中，你可以使用catplot或barplot，并通过自定义图例来添加计数。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter

# 示例数据
data = {'category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每个类别的数量
counts = Counter(df['category'])

# 绘制条形图
sns.barplot(x='category', y=1, data=df)

# 添加计数到图例标签
for i, category in enumerate(df['category'].unique()):
    plt.text(i, 1.1, str(counts[category]), ha='center')

plt.show()

Plotly

在Plotly中，你可以使用px.bar并自定义图例标签。

import plotly.express as px
import pandas as pd
from collections import Counter

# 示例数据
data = {'category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每个类别的数量
counts = Counter(df['category'])

# 绘制条形图
fig = px.bar(df, x='category', y=1)

# 添加计数到图例标签
for category in df['category'].unique():
    fig.add_annotation(
        x=category,
        y=1.1,
        text=str(counts[category]),
        showarrow=False,
        xanchor='center'
    )

fig.show()

这些示例展示了如何在不同的图表库中向图例标签添加计数。根据你的具体需求和使用的图表库，你可以调整代码以适应你的情况。