Matplotlib堆叠柱状图bar_label零值显示问题解决及配色优化咨询

问题1：过滤bar_label零值标签的解决方法 #

你可以通过bar_label的labels参数自定义显示内容，仅对数值大于0的分段显示标签，零值对应位置设为空字符串即可，修改原有标签添加部分的代码如下：

# 修改后的添加标签代码
for c in ax.containers:
    # 仅对高度大于0的条形显示数值，零值显示空
    labels = [f'{val}' if val > 0 else '' for val in c.datavalues]
    ax.bar_label(c, labels=labels, label_type="center")

额外优化建议：你当前的原始数据里存在大量全为0的分组，可以先过滤掉这些没有任何数值的分组再绘图，大幅减少堆叠层数，也能解决图例过于冗长的问题，过滤代码参考：

# 过滤全零分组
dist_lst = [item for item in dist_lst if sum(item) > 0]

问题2：堆叠柱状图配色方案推荐 #

针对你这种多分类堆叠场景，推荐两个高可读性的配色方案：

• 不想引入额外依赖，可直接使用Matplotlib自带的tab20/tab20b/tab20c系列分类调色板，是官方专门为多分类场景设计，相邻颜色区分度高，无过亮/过暗的问题，20种颜色不够的话可以拼接两个系列调色板使用。调用方式：

  import matplotlib.pyplot as plt
  colors = plt.cm.get_cmap('tab20', len(dist_lst)).colors
  

• 可以引入seaborn的husl调色板，能根据你的分类数量自动生成色相均匀分布的颜色，饱和度和亮度默认适配可视化场景，区分度优于普通分类调色板，调用方式：

  import seaborn as sns
  colors = sns.color_palette("husl", len(dist_lst))
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者N.C.C.P.