Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimana untuk Menganotasi Titik Data Scatter Plot dengan Teks Tersuai dalam Matplotlib?

Bagaimana untuk Menganotasi Titik Data Scatter Plot dengan Teks Tersuai dalam Matplotlib?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsenasal
2024-12-15 03:55:09980semak imbas

How to Annotate Scatter Plot Data Points with Custom Text in Matplotlib?

Anotasi Titik Data Plot Sebaran dengan Teks Tersuai

Dalam visualisasi data, plot serakan biasanya digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua pembolehubah. Untuk mempertingkatkan cerapan yang diperoleh daripada plot sedemikian, menganotasi titik data individu dengan maklumat khusus boleh menjadi berharga. Walau bagaimanapun, menganotasi setiap titik dengan teks yang berbeza boleh menimbulkan cabaran.

import matplotlib.pyplot as plt

# Define sample data
x = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199]
n = [58, 651, 393, 203, 123]

# Create the scatter plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)

Kaedah plot tradisional tidak menyokong titik anotasi dengan teks yang berasingan daripada senarai. Oleh itu, penyelesaian diperlukan.

# Iterate over the annotation text and annotate each point
for i, txt in enumerate(n):
    ax.annotate(txt, (x[i], y[i]))

Fungsi anotasi() membenarkan penyesuaian anotasi, termasuk kedudukan dan pemformatan teksnya. Dengan mengulangi senarai teks anotasi, anda boleh menetapkan nilai khusus pada setiap titik data.

# Customize the annotation format
ax.annotate(txt, (x[i], y[i]), xytext=(0, 0), textcoords='offset points',
            bbox=dict(boxstyle='round', fc='w'), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

Dengan menggunakan anotasi() dan melelaran teks anotasi, anda boleh menambahkan teks tersuai pada titik data individu dalam plot taburan, memberikan cerapan berharga tentang data asas.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menganotasi Titik Data Scatter Plot dengan Teks Tersuai dalam Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn