我正在尝试制作散点图,并从列表中标注不同数字的数据点。 举个例子,我想画出y和x,并用n中对应的数字标注。
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')
什么好主意吗?
我正在尝试制作散点图,并从列表中标注不同数字的数据点。 举个例子,我想画出y和x,并用n中对应的数字标注。
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')
什么好主意吗?
当前回答
在matplotlib 2.0之前的版本中,ax。在没有标记的情况下,对文本进行分散绘制是不必要的。在2.0版本中,您将需要ax。为文本设置适当的范围和标记。
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]))
在这个链接中,你可以找到一个3d的例子。
其他回答
当您需要在不同的时间单独注释时(我的意思是,不是在单个for循环中),这可能很有用。
ax = plt.gca()
ax.annotate('your_lable', (x,y))
其中x和y是你的目标坐标类型是float/int。
我不知道任何绘图方法,它接受数组或列表,但你可以使用注释(),而迭代在n的值。
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]))
注释()有很多格式化选项,请参阅matplotlib网站:
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“不能解包不可迭代的PathCollection对象”的错误,错误具体指向代码线图,ax = plt。散射(z, y)
我最终用下面的代码解决了这个错误
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()和.subplot()之间有区别 我早该知道的。
我想补充的是,您甚至可以使用箭头/文本框来注释标签。我的意思是:
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()
这将生成以下图形:
在matplotlib 2.0之前的版本中,ax。在没有标记的情况下,对文本进行分散绘制是不必要的。在2.0版本中,您将需要ax。为文本设置适当的范围和标记。
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]))
在这个链接中,你可以找到一个3d的例子。