Matplotlib 散布図でホバリング注釈を作成する方法

Matplotlib 散布図のホバリング注釈

散布図を分析する場合、個々の点に関連付けられた特定のデータを表示すると便利です。ホバー上に表示される注釈を追加することで、外れ値やその他の注目すべき点をすばやく識別できます。

実装

Matplotlib の注釈機能を使用して、インタラクティブな作成を行うことができます。カーソルが特定の点の近くにあるときにのみ表示される注釈。次のコードは、このアプローチを示しています。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate random scatter plot data
x = np.random.rand(15)
y = np.random.rand(15)
names = np.array(list("ABCDEFGHIJKLMNO"))

# Create scatter plot and annotation
fig, ax = plt.subplots()
sc = plt.scatter(x, y, c=np.random.randint(1, 5, size=15), s=100)
annot = ax.annotate("", xy=(0, 0), xytext=(20, 20), textcoords="offset points",
                    bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"),
                    arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
annot.set_visible(False)

# Define hover function to update annotation
def hover(event):
    # Check if hover is within axis and over a point
    if event.inaxes == ax and annot.get_visible():
        cont, ind = sc.contains(event)
        if cont:
            # Update annotation with point data
            pos = sc.get_offsets()[ind["ind"][0]]
            annot.xy = pos
            text = "{}, {}".format(" ".join(list(map(str, ind["ind"]))),
                                   " ".join([names[n] for n in ind["ind"]]))
            # Show annotation and update figure
            annot.set_text(text)
            annot.set_visible(True)
            fig.canvas.draw_idle()
        else:
            # Hide annotation
            annot.set_visible(False)
            fig.canvas.draw_idle()

# Connect hover event to function
fig.canvas.mpl_connect("motion_notify_event", hover)

plt.show()

散布図内のさまざまな点にカーソルを置くと、注釈が表示され、関連するデータが表示されます。これにより、永続的なラベルでプロットが乱雑になることなく、重要な情報にすばやくアクセスできます。 .

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