如何用ax.bar_label()动态更新matplotlib动画柱状图的数值标签

问题原因 #

你每次在animate函数中调用ax1.bar_label()都会生成新的文本标签对象，旧标签没有被主动移除，所以会不断堆叠在图上。

解决方法 #

这里提供两种可行方案，第一种简单易改，第二种帧数较多时性能更优：

方案1：每帧先删除旧标签再生成新标签 #

只需要在调用bar_label生成新标签前，先清理上一轮的旧标签即可，修改后的完整代码如下：

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
import numpy as np

fig = plt.figure()

x = [1,2,3,4,5]
y = [5,7,2,5,3]

ax1 = plt.subplot(2, 1, 1)
ax2 = plt.subplot(2, 1, 2)
data = np.column_stack([np.linspace(0, yi, 50) for yi in y])

rects = ax1.bar(x, data[0], color='c')
line, = ax2.plot(x, data[0], color='r')
ax1.set_ylim(0, max(y))
# 初始化时存储标签对象方便后续删除
labels = ax1.bar_label(rects, padding=1)
ax2.set_ylim(0, max(y))
def animate(i):
    global labels
    # 删除上一帧的所有旧标签
    for label in labels:
        label.remove()
    for rect, yi in zip(rects, data[i]):
        rect.set_height(yi)
    # 生成新标签并更新标签存储变量
    labels = ax1.bar_label(rects, padding=1)
    line.set_data(x, data[i])

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(data), interval=40)
plt.show()

方案2：仅更新标签文本和位置（性能更优） #

不需要反复删除重建标签，初始化时拿到所有标签对象，后续逐帧修改内容和位置即可：

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
import numpy as np

fig = plt.figure()

x = [1,2,3,4,5]
y = [5,7,2,5,3]

ax1 = plt.subplot(2, 1, 1)
ax2 = plt.subplot(2, 1, 2)
data = np.column_stack([np.linspace(0, yi, 50) for yi in y])

rects = ax1.bar(x, data[0], color='c')
line, = ax2.plot(x, data[0], color='r')
ax1.set_ylim(0, max(y))
# 初始化并留存标签对象
labels = ax1.bar_label(rects, padding=1)
ax2.set_ylim(0, max(y))
def animate(i):
    for rect, yi, label in zip(rects, data[i], labels):
        rect.set_height(yi)
        # 按需调整数值显示精度，这里保留1位小数
        label.set_text(f'{yi:.1f}')
        # 更新标签位置，偏移量对应你设置的padding大小
        label.set_y(yi + 0.1)
    line.set_data(x, data[i])

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(data), interval=40)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BeginnersMindTruly