Matplotlib 散布図のデータ ポイントにカスタム テキスト ラベルを追加するにはどうすればよいですか?
散布図データ ポイントのテキスト ラベルのカスタマイズ
散布図を作成する場合、データ ポイントに追加情報の注釈を付けると便利なことがよくあります。これは、一緒にクラスター化されている可能性のあるポイントを区別する場合に特に役立ちます。一般的なシナリオの 1 つは、データ ポイントごとに異なる数値を表示する必要があることです。これは、 annotate() 関数を使用して実現できます。
次のデータセットを考えてみましょう:
y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199] x = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75] n = [58, 651, 393, 203, 123]
散布図を作成するには各点に注釈が付けられた対応する数字をプロットします。
import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() # Plot scatter points ax.scatter(x, y) # Annotate points with corresponding numbers for i, txt in enumerate(n): ax.annotate(txt, (x[i], y[i])) # Display plot plt.show()
annotate() 関数は、表示されるテキストを受け取り、その後にデータポイントの座標。フォント サイズ、色、配置などのさまざまな書式設定オプションが提供されます。詳細については、Matplotlib ドキュメントを参照してください。
以上がMatplotlib 散布図のデータ ポイントにカスタム テキスト ラベルを追加するにはどうすればよいですか?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は、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

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。
