AdjustTextを使用してグラフ内の注釈の重複を防ぐ方法?
グラフ内の注釈の重なりを避ける方法
グラフ内の注釈は重なり合うことが多く、情報が読みにくくなります。この記事では、adjustText ライブラリを使用したこの問題の解決策について説明します。
Matthew Brett は、棒グラフで重複する注釈に対する有望な解決策を提供しました。ただし、「軸」メソッドを他のグラフ タイプに変換するのは困難な場合があります。
adjustText ライブラリ
Phlya によって作成されたAdjustText ライブラリは、次のようなエレガントなソリューションを提供します。グラフ内のテキストの重なりを防ぎます。テキスト注釈の位置が自動的に調整され、重複が最小限に抑えられます。
実装例
このソリューションを実装するには、次の手順に従います。
-
必要なライブラリをインポートします。
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt from adjustText import adjust_text import numpy as np</code>
ログイン後にコピー - (x, y, text) 値を含むタプルのリストとしてデータを準備します。
-
プロットを作成するそして線と注釈を追加します:
<code class="python">p1 = 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))</code>
ログイン後にコピー -
adjustText を使用してテキストの位置を調整します:
<code class="python">adjust_text(texts, only_move={'points': 'y', 'texts': 'y'}, arrowprops=dict(arrowstyle="->", color='r', lw=0.5))</code>
ログイン後にコピー -
プロットを表示します:
<code class="python">plt.show()</code>
ログイン後にコピー
出力例
指定された画像に示すように、結果のプロットには、重なりを避けるために適切に調整された注釈が含まれます。
微調整
より正確に制御するには、次のパラメータを調整できます。
- only_move: どの要素を移動するかを指定します (例:テキストを垂直方向にのみ移動します)。
- force_points: ポイント間の反発力の強さを調整します。
- force_text: テキスト間の反発力の強さを調整します。
- arrowprops:接続矢印の外観をカスタマイズします。
これらのパラメータを使用すると、特定のニーズに合わせて調整プロセスを調整できます。
以上がAdjustTextを使用してグラフ内の注釈の重複を防ぐ方法?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。

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Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
