这取决于你的目标。

谁在看图表？在印刷品还是在屏幕上？网页版还是 PDF 版？数字是重要的，还是只是相对的大小？

我想说，在这种情节中，数字标签很好，轴标签可能是不必要的。那是因为只有几个条形图并且比例是线性的。

但总的来说，这些问题需要根据具体情况来决定，数字标签很快就会变得丑陋。拥有太多信息几乎和拥有太少信息一样糟糕。例如，将回归系数报告到 100 位是完全适得其反的，除非您的测量结果非常精确并且该精确度实际上很重要。对于绘图也是如此，其中沿轴的空间变化足以进行比较。

我喜欢这里的数字的原因是比较沿轴的距离需要眼球运动，因此需要努力：您需要不断地在绘图区域和轴之间来回“翻转”。放下轴并直接标记条形可以节省读者的精力。

对塔夫特和克利夫兰的教条式坚持表明你要么没有阅读它们，要么不理解它们。

以下是简米勒的一些明智建议：

数据标签是与图表中的相关切片、点或条形相邻的键入数值……为使图表简单易读，请谨慎使用数据标签。同样，图表的主要优点是它可以说明一般级别或模式，如果您的图表有足够的标题，那么在没有数据标签的情况下就会很明显。用您的文字描述补充图表中的一般描述，报告所选数字的确切值以记录模式......如果您的受众需要图表中所有数字的准确值，请将图表替换为表格或包含附录表格而不是而不是在每个点上放置数据标签。
为参考点保留数据标签；和
- 报告与饼图或堆积条形图相关的绝对水平，例如案例总数或饼图内容的总值

我不喜欢没有 y 轴的直接标记，因为很多时候 y 轴会被截断。

例如，比较显示相同数据的两个图。在第一个中，如果没有 y 轴，乍一看，我会说五组之间存在相当大的差异。为了做出正确的推断，我必须阅读和比较五个标签，这对认知要求更高。那时，您不妨使用一张桌子。当我看到 y 轴不是从零开始时，它让我的蜘蛛感觉刺痛。使用该启发式删除轴取消了赎回权，并为我的大脑创造了更多要做的事情。

第二张图更诚实，但标签会增加混乱。使用它们的一个可能原因是有人可能想根据这些数字进行一些计算。我认为网格线是标签和少即是多方法之间的一个很好的折衷。在数字领域，当您单击或悬停在条形上时出现的标签是另一种选择。

您不想删除的另一个轴示例是对数轴，您希望在原始刻度上添加标签。