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インタラクティブなホバリング注釈を Matplotlib 散布図に追加する方法

Dec 31, 2024 pm 09:22 PM

How to Add Interactive Hovering Annotations to Matplotlib Scatter Plots?

散布図へのホバリング注釈の追加

概要

人気の Python ライブラリである Matplotlibは、データを視覚化するための強(qiáng)力なツールを提供します。これにより、各點(diǎn)がデータ値を表す散布図を作成できます。ただし、多數(shù)のポイントを扱う場(chǎng)合、注釈を追加せずに個(gè)々のポイントを識(shí)別するのは困難な場(chǎng)合があります。この記事では、散布図にホバリング注釈を追加して、データの探索と理解を容易にする方法を説明します。

実裝

以下のコードは、ホバリング注釈を含む散布図。コードの主な機(jī)能は次のとおりです。

  1. 散布図の作成: 散布図は plt.scatter() 関數(shù)を使用して作成され、各點(diǎn)には次の色が割り當(dāng)てられます。 c パラメータを使用した數(shù)値。
  2. 注釈の初期化: 注釈オブジェクトは、 ax.annotate() 関數(shù)。この注釈は最初は表示されません。
  3. ホバリング イベント ハンドラー: fig.canvas.mpl_connect() 関數(shù)は、散布図上でのカーソルのホバーを検出するイベント ハンドラーを作成するために使用されます。
  4. 注釈の更新: カーソルがポイントの上に移動(dòng)すると、イベント ハンドラーが更新されます選択したポイントに基づく注釈の位置、テキスト、色。
  5. 注釈の表示: 注釈は、カーソルがポイントの上にあるときに表示され、ポイントから離れると非表示になるように設(shè)定されます。

結(jié)果

出力は対話型の散布図で、任意の點(diǎn)の上にマウスを置くと、それに関連付けられたテキスト注釈が表示されます。これにより、個(gè)々のデータ ポイントの迅速な識(shí)別と分析が可能になり、プロットの有用性が高まります。

折れ線グラフの代替ソリューション

同じアプローチを折れ線グラフにも適用できます。イベント処理ステートメントを変更して、散布點(diǎn)の代わりに線分を処理することでプロットします。コンテキストで提供されるコードには、ライン プロットにホバリング 注釈を追加する例も含まれています。

結(jié)論

ホバリング アノテーションは、散布図および折れ線グラフへの貴重な追加です。データを探索して理解するためのユーザーフレンドリーな方法を提供します。ここで紹介するコードは、この機(jī)能を Python プロットに簡(jiǎn)単に統(tǒng)合できる、シンプルで効果的なソリューションを提供します。

以上がインタラクティブなホバリング注釈を Matplotlib 散布図に追加する方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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