您可以只过滤掉Y（条形高度）为零的坐标。重写代码的后半部分：

for status, d in dicts.items():
    f = d != 0
    p = ax.bar(selecao[f], d[f], width, label=status,  bottom=bottom)
    bottom += d
    ax.bar_label(p, label_type='center')

字符串
我已经将dict更改为d，因为dict是一个保留字，如果您需要使用它，您可能会遇到问题。（你正在使它黯然失色，使它作为一个功能无法访问。
它的作用是创建一个numpy布尔数组f，基于一个布尔条件（d != 0），我们可以使用它来索引numpy数组selecao和d以选择值（使用布尔索引）：

>>> x = np.arange(1,11)
>>> y = np.array([11,12,0,13,14,0,15,16,19,0])
>>> f = y != 0
>>> x[f]
array([1, 2, 4, 5, 7, 8, 9])
>>> y[f]
array([11, 12, 13, 14, 15, 16, 19])
>>> f
array([ True,  True, False,  True,  True, False,  True,  True,  True,
       False])

型
有关更深入的解释，请参见https://numpy.org/doc/1.24/user/how-to-index.html
使用列表解析也可以降低效率（这是我最初的答案），这可能适合或帮助其他不使用numpy的人：

for status, d in dicts.items():
    f = [ (x,y) for x,y in zip(selecao, d) if y ]
    p = ax.bar([ x for x,_ in f ], [ y for _,y in f ], width, label=status,  bottom=bottom)
    bottom += d
    ax.bar_label(p, label_type='center')

ax.set_title('Orçamentos - Por Montadora')
ax.legend()
plt.show()

型
这是使用zip()来重新组织数据，并将X坐标与元组中的Y坐标相关联：

>>> x = np.arange(1,11)
>>> y = np.array([1,2,0,3,4,0,5,6,9,0])
>>> x
array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])
>>> list(zip(x,y))
[(1, 1), (2, 2), (3, 0), (4, 3), (5, 4), (6, 0), (7, 5), (8, 6), (9, 9), (10, 0)]

型
(The list()是必要的，因为zip()返回适合迭代的对象，而不是列表。）
我们重新组织数据，因为除了删除Y之外，我们还希望删除Y为零的X。它们必须一起掉下来。
然后我们使用一个列表解析（[] s）和一个条件/过滤器（if y）来过滤掉Y为零的元组（X和Y）。
一个列表解析的结果是一个迭代的项目列表（for），带有一个可选条件。所以这意味着为zip()对象zip(selecao, d)中的每个元组给予一个元组列表（(x,y)）。
为了清楚起见，我可以使用if y != 0，但这是多余的，因为在布尔上下文中，零值的计算结果是False。

>>> f=[ (x,y) for x,y in zip(x,y) if y ]
>>> f
[(1, 1), (2, 2), (4, 3), (5, 4), (7, 5), (8, 6), (9, 9)]

型
然后，我们使用两个列表解析再次分开X和Y：

>>> [ x for x, _ in f ]
[1, 2, 4, 5, 7, 8, 9]
>>> [ y for _, y in f ]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]

型
这意味着f是一个元组的列表（迭代器），并迭代它们，忽略（_）一个或另一个未使用的项，使用另一个项生成一个列表。
注意：此解决方案可能不适合大量数据，因为它将numpy数据重新构造为列表，效率较低，但看起来您正在处理少量数据。我这样说是为了那些可能希望实现这个解决方案的人。

为了避免使用Matplotlib在条形图中绘制零值，可以在绘制之前从数据中过滤掉零值。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# Example data
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [0, 10, 20, 0, 30]

# Filter out zero values
non_zero_categories = []
non_zero_values = []
for cat, val in zip(categories, values):
    if val != 0:
        non_zero_categories.append(cat)
        non_zero_values.append(val)

# Plot the bar chart with non-zero values
plt.bar(non_zero_categories, non_zero_values)

# Add labels and title
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Bar Chart without Zero Values')

# Show the plot
plt.show()

字符串
在上面的示例中，categories列表表示条形图的类别，values列表表示相应的值。我们迭代类别和值，过滤掉零值，并将非零类别和值存储在单独的列表中。
然后，我们使用plt.bar(non_zero_categories, non_zero_values)和过滤的非零值绘制条形图。
最后，我们分别使用plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()向图表添加标签和标题。plt.show()函数显示图表。
通过在绘制之前过滤掉零值，生成的条形图将仅显示非零值的条形图，从而有效地将零从图表中排除。