


Bagaimana untuk Menambah Anotasi Legar Interaktif pada Plot Taburan Matplotlib?
Menambahkan Anotasi Berlegar pada Plot Sebaran
Pengenalan
Matplotlib, perpustakaan Python yang popular , menyediakan alat yang mantap untuk menggambarkan data. Ia membolehkan penciptaan plot taburan, di mana setiap titik mewakili nilai data. Walau bagaimanapun, apabila berurusan dengan sejumlah besar mata, sukar untuk mengenal pasti mata individu tanpa menambahkan anotasi padanya. Artikel ini menunjukkan cara menambahkan anotasi berlegar pada plot berselerak, menjadikannya lebih mudah untuk meneroka dan memahami data.
Pelaksanaan
Kod yang disediakan di bawah menunjukkan penciptaan plot berselerak dengan anotasi berlegar. Ciri-ciri utama kod ialah:
- Penciptaan Plot Taburan: Plot serakan dicipta menggunakan fungsi plt.scatter(), di mana setiap titik diberikan warna berdasarkan nilai berangka menggunakan parameter c.
- Permulaan Anotasi: Objek anotasi ialah dicipta menggunakan fungsi ax.annotate(). Anotasi ini pada mulanya tidak kelihatan.
- Pengendali Peristiwa Melayang: Fungsi fig.canvas.mpl_connect() digunakan untuk mencipta pengendali acara yang mengesan kursor berlegar di atas plot serakan.
- Kemas Kini Anotasi: Apabila kursor melayang di atas satu titik, acara itu pengendali mengemas kini kedudukan anotasi, teks dan warna berdasarkan titik yang dipilih.
- Keterlihatan Anotasi: Anotasi ditetapkan untuk kelihatan apabila kursor melayang di atas titik dan tersembunyi apabila ia bergerak jauh.
Hasil
Output ialah plot berselerak interaktif di mana menuding di atas mana-mana titik mendedahkan anotasi teks yang berkaitan. Ini membolehkan pengecaman dan analisis pantas bagi titik data individu, meningkatkan kegunaan plot.
Penyelesaian Alternatif untuk Plot Garisan
Pendekatan yang sama boleh digunakan untuk garisan plot dengan mengubah suai penyataan pengendalian acara untuk berfungsi dengan segmen garis dan bukannya titik serakan. Kod yang disediakan dalam konteks juga termasuk contoh untuk menambahkan anotasi tuding pada plot garis.
Kesimpulan
Anotasi tuding ialah tambahan berharga pada plot serakan dan garis, menyediakan cara yang mesra pengguna untuk meneroka dan memahami data. Kod yang dibentangkan di sini menawarkan penyelesaian yang mudah dan berkesan yang membolehkan penyepaduan mudah fungsi ini ke dalam plot Python.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menambah Anotasi Legar Interaktif pada Plot Taburan Matplotlib?. 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 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.

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.

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 dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
