


Bagaimanakah Kami Boleh Menghalang Anotasi Bertindih dalam Graf?
Menyelesaikan Anotasi Bertindih dalam Graf
Anotasi atau teks bertindih boleh menghalang kejelasan dan kebolehbacaan graf. Isu ini sering timbul apabila memaparkan berbilang titik data berdekatan. Untuk menangani perkara ini, pelbagai pendekatan telah dibangunkan, termasuk pendekatan untuk graf bar.
Menggunakan Perpustakaan untuk Pelarasan Anotasi
Satu penyelesaian berkesan untuk melaraskan anotasi ialah menggunakan perpustakaan seperti sebagai adjustText. Pustaka ini menyediakan kaedah yang mudah untuk meletakkan semula anotasi secara automatik untuk mengelakkan pertindihan. Ia menggunakan algoritma terarah daya untuk mengira susun atur optimum elemen teks berdasarkan kedudukan relatifnya.
Contoh Pelaksanaan dengan adjustText
Untuk menggambarkan penggunaan adjustText, pertimbangkan kod Python berikut:
<code class="python">from adjustText import adjust_text # Define data points and annotation text text = [x for (x,y,z) in together] eucs = [y for (x,y,z) in together] covers = [z for (x,y,z) in together] # Create plot with annotations 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)) # Adjust annotations using adjustText adjust_text(texts, only_move={'points':'y', 'texts':'y'})</code>
Kod ini akan menjana graf dengan anotasi diletakkan semula secara automatik untuk mengelakkan pertindihan.
Pertimbangan Tambahan
Untuk kawalan yang lebih tepat ke atas peletakan anotasi, anda boleh memperhalusi parameter adjustText. Sebagai contoh, anda boleh menentukan penjajaran anotasi berbanding titik datanya atau menghalang pergerakan sepanjang paksi-x.
Selain itu, anda boleh menggabungkan teknik untuk mengelakkan perlanggaran dengan garisan pada graf. Satu pendekatan ialah mencipta titik tiruan di sepanjang garis menggunakan interpolasi dan menggunakannya untuk penolakan semasa pelarasan anotasi.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Kami Boleh Menghalang Anotasi Bertindih dalam Graf?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
