recherche
Maisondéveloppement back-endTutoriel PythonComment pouvons-nous empêcher les annotations qui se chevauchent dans les graphiques ?

How Can We Prevent Overlapping Annotations in Graphs?

Résoudre les annotations qui se chevauchent dans les graphiques

Les annotations ou le texte qui se chevauchent peuvent nuire à la clarté et à la lisibilité des graphiques. Ce problème survient souvent lors de l’affichage de plusieurs points de données rapprochés. Pour résoudre ce problème, diverses approches ont été développées, notamment celles des graphiques à barres.

Utiliser des bibliothèques pour l'ajustement des annotations

Une solution efficace pour ajuster les annotations consiste à utiliser des bibliothèques telles que comme ajusterText. Cette bibliothèque fournit une méthode pratique pour repositionner automatiquement les annotations afin d'éviter les chevauchements. Il utilise un algorithme dirigé par force pour calculer la disposition optimale des éléments de texte en fonction de leurs positions relatives.

Exemple d'implémentation avec ajusterText

Pour illustrer l'utilisation de ajusterText, considérez le code Python suivant :

<code class="python">from adjustText import adjust_text

# Define data points and annotation text
text = [x for (x,y,z) in together]
eucs = [y for (x,y,z) in together]
covers = [z for (x,y,z) in together]

# Create plot with annotations
plt.plot(eucs, covers, color="black", alpha=0.5)
texts = []
for x, y, s in zip(eucs, covers, text):
    texts.append(plt.text(x, y, s))

# Adjust annotations using adjustText
adjust_text(texts, only_move={'points':'y', 'texts':'y'})</code>

Ce code générera un graphique avec des annotations automatiquement repositionnées pour éviter les chevauchements.

Considérations supplémentaires

Pour un contrôle plus précis sur le placement des annotations, vous pouvez affiner les paramètres ajusterText. Par exemple, vous pouvez spécifier l'alignement des annotations par rapport à leurs points de données ou empêcher tout mouvement le long de l'axe des x.

De plus, vous pouvez intégrer des techniques pour éviter les collisions avec les lignes du graphique. Une approche consiste à créer des points artificiels le long des lignes par interpolation et à les utiliser pour la répulsion lors de l'ajustement des annotations.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Comment utiliser Python pour trouver la distribution ZIPF d'un fichier texteComment utiliser Python pour trouver la distribution ZIPF d'un fichier texteMar 05, 2025 am 09:58 AM

Ce tutoriel montre comment utiliser Python pour traiter le concept statistique de la loi de Zipf et démontre l'efficacité de la lecture et du tri de Python de gros fichiers texte lors du traitement de la loi. Vous vous demandez peut-être ce que signifie le terme distribution ZIPF. Pour comprendre ce terme, nous devons d'abord définir la loi de Zipf. Ne vous inquiétez pas, je vais essayer de simplifier les instructions. La loi de Zipf La loi de Zipf signifie simplement: dans un grand corpus en langage naturel, les mots les plus fréquents apparaissent environ deux fois plus fréquemment que les deuxième mots fréquents, trois fois comme les troisième mots fréquents, quatre fois comme quatrième mots fréquents, etc. Regardons un exemple. Si vous regardez le corpus brun en anglais américain, vous remarquerez que le mot le plus fréquent est "th

Filtrage d'image en pythonFiltrage d'image en pythonMar 03, 2025 am 09:44 AM

Traiter avec des images bruyantes est un problème courant, en particulier avec des photos de téléphones portables ou de caméras basse résolution. Ce tutoriel explore les techniques de filtrage d'images dans Python à l'aide d'OpenCV pour résoudre ce problème. Filtrage d'image: un outil puissant Filtre d'image

Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML?Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch?Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Introduction à la programmation parallèle et simultanée dans PythonIntroduction à la programmation parallèle et simultanée dans PythonMar 03, 2025 am 10:32 AM

Python, un favori pour la science et le traitement des données, propose un écosystème riche pour l'informatique haute performance. Cependant, la programmation parallèle dans Python présente des défis uniques. Ce tutoriel explore ces défis, en se concentrant sur l'interprète mondial

Comment implémenter votre propre structure de données dans PythonComment implémenter votre propre structure de données dans PythonMar 03, 2025 am 09:28 AM

Ce didacticiel montre la création d'une structure de données de pipeline personnalisée dans Python 3, en tirant parti des classes et de la surcharge de l'opérateur pour une fonctionnalité améliorée. La flexibilité du pipeline réside dans sa capacité à appliquer une série de fonctions à un ensemble de données, GE

Sérialisation et désérialisation des objets Python: partie 1Sérialisation et désérialisation des objets Python: partie 1Mar 08, 2025 am 09:39 AM

La sérialisation et la désérialisation des objets Python sont des aspects clés de tout programme non trivial. Si vous enregistrez quelque chose dans un fichier Python, vous effectuez une sérialisation d'objets et une désérialisation si vous lisez le fichier de configuration, ou si vous répondez à une demande HTTP. Dans un sens, la sérialisation et la désérialisation sont les choses les plus ennuyeuses du monde. Qui se soucie de tous ces formats et protocoles? Vous voulez persister ou diffuser des objets Python et les récupérer dans son intégralité plus tard. C'est un excellent moyen de voir le monde à un niveau conceptuel. Cependant, à un niveau pratique, le schéma de sérialisation, le format ou le protocole que vous choisissez peut déterminer la vitesse, la sécurité, le statut de liberté de maintenance et d'autres aspects du programme

Modules mathématiques en python: statistiquesModules mathématiques en python: statistiquesMar 09, 2025 am 11:40 AM

Le module statistique de Python fournit de puissantes capacités d'analyse statistique de données pour nous aider à comprendre rapidement les caractéristiques globales des données, telles que la biostatistique et l'analyse commerciale. Au lieu de regarder les points de données un par un, regardez simplement des statistiques telles que la moyenne ou la variance pour découvrir les tendances et les fonctionnalités des données d'origine qui peuvent être ignorées et comparer les grands ensembles de données plus facilement et efficacement. Ce tutoriel expliquera comment calculer la moyenne et mesurer le degré de dispersion de l'ensemble de données. Sauf indication contraire, toutes les fonctions de ce module prennent en charge le calcul de la fonction moyenne () au lieu de simplement additionner la moyenne. Les nombres de points flottants peuvent également être utilisés. Importer au hasard Statistiques d'importation de fracTI

See all articles

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
2 Il y a quelques semainesBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Comment relancer ses coéquipiers
1 Il y a quelques moisBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Comment obtenir des graines géantes
4 Il y a quelques semainesBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Navigateur d'examen sécurisé

Navigateur d'examen sécurisé

Safe Exam Browser est un environnement de navigation sécurisé permettant de passer des examens en ligne en toute sécurité. Ce logiciel transforme n'importe quel ordinateur en poste de travail sécurisé. Il contrôle l'accès à n'importe quel utilitaire et empêche les étudiants d'utiliser des ressources non autorisées.

SublimeText3 Linux nouvelle version

SublimeText3 Linux nouvelle version

Dernière version de SublimeText3 Linux

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)