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在每个数据点使用不同的文本散布 plot

[英]Scatter plot with different text at each data point

我正在尝试制作散点图 plot 并用列表中的不同数字注释数据点。 因此,例如,我想 plot y vs x并使用n中的相应数字进行注释。

y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199]
z = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
n = [58, 651, 393, 203, 123]
ax = fig.add_subplot(111)
ax1.scatter(z, y, fmt='o')

有任何想法吗?

我不知道任何采用数组或列表的绘图方法,但您可以在迭代n中的值时使用annotate()

import matplotlib.pyplot as plt
y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199]
z = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
n = [58, 651, 393, 203, 123]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(z, y)

for i, txt in enumerate(n):
    ax.annotate(txt, (z[i], y[i]))

annotate()有很多格式化选项,请参阅matplotlib 网站:

在此处输入图像描述

如果有人试图将上述解决方案应用于.scatter()而不是.subplot()

我尝试运行以下代码

import matplotlib.pyplot as plt
y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199]
z = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
n = [58, 651, 393, 203, 123]

fig, ax = plt.scatter(z, y)

for i, txt in enumerate(n):
    ax.annotate(txt, (z[i], y[i]))

但是遇到了“无法解压缩不可迭代的 PathCollection 对象”的错误,该错误专门指向代码行 fig, ax = plt.scatter(z, y)

我最终使用以下代码解决了错误

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(z, y)

for i, txt in enumerate(n):
    plt.annotate(txt, (z[i], y[i]))

我没想到.scatter().subplot()我应该知道的更好。

在 matplotlib 2.0 之前的版本中, ax.scatter来绘制没有标记的文本。 在 2.0 版中,您需要ax.scatter为文本设置正确的范围和标记。

import matplotlib.pyplot as plt
y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199]
z = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
n = [58, 651, 393, 203, 123]

fig, ax = plt.subplots()

for i, txt in enumerate(n):
    ax.annotate(txt, (z[i], y[i]))

在此链接中,您可以找到 3d 中的示例。

你也可以使用pyplot.text (见 这里)。

def plot_embeddings(M_reduced, word2Ind, words):
    """ 
        Plot in a scatterplot the embeddings of the words specified in the list "words".
        Include a label next to each point.
    """
    for word in words:
        x, y = M_reduced[word2Ind[word]]
        plt.scatter(x, y, marker='x', color='red')
        plt.text(x+.03, y+.03, word, fontsize=9)
    plt.show()

M_reduced_plot_test = np.array([[1, 1], [-1, -1], [1, -1], [-1, 1], [0, 0]])
word2Ind_plot_test = {'test1': 0, 'test2': 1, 'test3': 2, 'test4': 3, 'test5': 4}
words = ['test1', 'test2', 'test3', 'test4', 'test5']
plot_embeddings(M_reduced_plot_test, word2Ind_plot_test, words)

在此处输入图像描述

我想补充一点,您甚至可以使用箭头/文本框来注释标签。 这就是我的意思:

import random
import matplotlib.pyplot as plt


y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199]
z = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
n = [58, 651, 393, 203, 123]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(z, y)

ax.annotate(n[0], (z[0], y[0]), xytext=(z[0]+0.05, y[0]+0.3), 
    arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05))

ax.annotate(n[1], (z[1], y[1]), xytext=(z[1]-0.05, y[1]-0.3), 
    arrowprops = dict(  arrowstyle="->",
                        connectionstyle="angle3,angleA=0,angleB=-90"))

ax.annotate(n[2], (z[2], y[2]), xytext=(z[2]-0.05, y[2]-0.3), 
    arrowprops = dict(arrowstyle="wedge,tail_width=0.5", alpha=0.1))

ax.annotate(n[3], (z[3], y[3]), xytext=(z[3]+0.05, y[3]-0.2), 
    arrowprops = dict(arrowstyle="fancy"))

ax.annotate(n[4], (z[4], y[4]), xytext=(z[4]-0.1, y[4]-0.2),
    bbox=dict(boxstyle="round", alpha=0.1), 
    arrowprops = dict(arrowstyle="simple"))

plt.show()

这将生成以下图表: 在此处输入图像描述

对于有限的一组值,matplotlib 很好。 但是,当您有很多值时,工具提示开始与其他数据点重叠。 但是由于空间有限,您不能忽略这些值。 因此,最好缩小或放大。

使用情节

import plotly.express as px
df = px.data.tips()

df = px.data.gapminder().query("year==2007 and continent=='Americas'")


fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", text="country", log_x=True, size_max=100, color="lifeExp")
fig.update_traces(textposition='top center')
fig.update_layout(title_text='Life Expectency', title_x=0.5)
fig.show()

在此处输入图像描述

Python 3.6+:

coordinates = [('a',1,2), ('b',3,4), ('c',5,6)]
for x in coordinates: plt.annotate(x[0], (x[1], x[2]))

作为使用列表理解和 numpy 的单行程序:

[ax.annotate(x[0], (x[1], x[2])) for x in np.array([n,z,y]).T]

设置与罗格的回答同上。

当您需要在不同时间单独注释时,这可能很有用(我的意思是,不是在单个 for 循环中)

ax = plt.gca()
ax.annotate('your_lable', (x,y)) 

其中xy是您的目标坐标,类型是浮点数/整数。

暂无
暂无

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