インタラクティブなホバリング注釈を Matplotlib 散布図に追加する方法

散布図へのホバリング注釈の追加

概要

人気の Python ライブラリである Matplotlibは、データを視覚化するための強力なツールを提供します。これにより、各点がデータ値を表す散布図を作成できます。ただし、多数のポイントを扱う場合、注釈を追加せずに個々のポイントを識別するのは困難な場合があります。この記事では、散布図にホバリング注釈を追加して、データの探索と理解を容易にする方法を説明します。

実装

以下のコードは、ホバリング注釈を含む散布図。コードの主な機能は次のとおりです。

1. 散布図の作成: 散布図は plt.scatter() 関数を使用して作成され、各点には次の色が割り当てられます。 c パラメータを使用した数値。
2. 注釈の初期化: 注釈オブジェクトは、 ax.annotate() 関数。この注釈は最初は表示されません。
3. ホバリング イベント ハンドラー: fig.canvas.mpl_connect() 関数は、散布図上でのカーソルのホバーを検出するイベント ハンドラーを作成するために使用されます。
4. 注釈の更新: カーソルがポイントの上に移動すると、イベント ハンドラーが更新されます選択したポイントに基づく注釈の位置、テキスト、色。
5. 注釈の表示: 注釈は、カーソルがポイントの上にあるときに表示され、ポイントから離れると非表示になるように設定されます。

結果

出力は対話型の散布図で、任意の点の上にマウスを置くと、それに関連付けられたテキスト注釈が表示されます。これにより、個々のデータ ポイントの迅速な識別と分析が可能になり、プロットの有用性が高まります。

折れ線グラフの代替ソリューション

同じアプローチを折れ線グラフにも適用できます。イベント処理ステートメントを変更して、散布点の代わりに線分を処理することでプロットします。コンテキストで提供されるコードには、ライン プロットにホバリング 注釈を追加する例も含まれています。

結論

ホバリング アノテーションは、散布図および折れ線グラフへの貴重な追加です。データを探索して理解するためのユーザーフレンドリーな方法を提供します。ここで紹介するコードは、この機能を Python プロットに簡単に統合できる、シンプルで効果的なソリューションを提供します。

以上がインタラクティブなホバリング注釈を Matplotlib 散布図に追加する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。