Python 海本直方图中的频率

我有一个二手车的数据集。我已经做了一个按年龄划分的汽车数量的柱状图（以月为单位）

情节是这样的：

有什么方法可以描述绘图中每个箱子的频率值吗

PS：我知道我可以使用numpy直方图函数获取值，它是

np.histogram(df['Age'],bins=6)

基本上，我希望情节看起来像这样，我想是这样的：

---

您可以遍历属于ax的补丁，获取它们的位置和高度，并使用它们创建注释

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
导入seaborn作为sns
作为pd进口熊猫
sns.set_style（）
df=pd.DataFrame（{'Age'：np.random.triangular（1,80,80,1000）.astype（np.int）}）
ax=sns.distplot（df['Age']，kde=False，bin=6）
对于ax.patches中的p：
ax.annotate（f'{p.get_height（）：.0f}\n'，
（p.get_x（）+p.get_width（）/2，p.get_height（）），ha='center'，va='center'，color='crimson'）
plt.show（）

---

您可以遍历属于ax的补丁，获取它们的位置和高度，并使用它们创建注释

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
导入seaborn作为sns
作为pd进口熊猫
sns.set_style（）
df=pd.DataFrame（{'Age'：np.random.triangular（1,80,80,1000）.astype（np.int）}）
ax=sns.distplot（df['Age']，kde=False，bin=6）
对于ax.patches中的p：
ax.annotate（f'{p.get_height（）：.0f}\n'，
（p.get_x（）+p.get_width（）/2，p.get_height（）），ha='center'，va='center'，color='crimson'）
plt.show（）

---

这是否回答了您的问题？它对seaborn也有效吗？这能回答你的问题吗？它对seaborn也有效吗？

np.histogram(df['Age'],bins=6)