Matplotlib 散布図のホバリング注釈
散布図を分析する場(chǎng)合、個(gè)々の點(diǎn)に関連付けられた特定のデータを表示すると便利です。ホバー上に表示される注釈を追加することで、外れ値やその他の注目すべき點(diǎn)をすばやく識(shí)別できます。
実裝
Matplotlib の注釈機(jī)能を使用して、インタラクティブな作成を行うことができます。カーソルが特定の點(diǎn)の近くにあるときにのみ表示される注釈。次のコードは、このアプローチを示しています。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate random scatter plot data
x = np.random.rand(15)
y = np.random.rand(15)
names = np.array(list("ABCDEFGHIJKLMNO"))
# Create scatter plot and annotation
fig, ax = plt.subplots()
sc = plt.scatter(x, y, c=np.random.randint(1, 5, size=15), s=100)
annot = ax.annotate("", xy=(0, 0), xytext=(20, 20), textcoords="offset points",
bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"),
arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
annot.set_visible(False)
# Define hover function to update annotation
def hover(event):
# Check if hover is within axis and over a point
if event.inaxes == ax and annot.get_visible():
cont, ind = sc.contains(event)
if cont:
# Update annotation with point data
pos = sc.get_offsets()[ind["ind"][0]]
annot.xy = pos
text = "{}, {}".format(" ".join(list(map(str, ind["ind"]))),
" ".join([names[n] for n in ind["ind"]]))
# Show annotation and update figure
annot.set_text(text)
annot.set_visible(True)
fig.canvas.draw_idle()
else:
# Hide annotation
annot.set_visible(False)
fig.canvas.draw_idle()
# Connect hover event to function
fig.canvas.mpl_connect("motion_notify_event", hover)
plt.show()
散布図內(nèi)のさまざまな點(diǎn)にカーソルを置くと、注釈が表示され、関連するデータが表示されます。これにより、永続的なラベルでプロットが亂雑になることなく、重要な情報(bào)にすばやくアクセスできます。 .
以上がMatplotlib 散布図でホバリング注釈を作成する方法の詳細(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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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書(shū)き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡(jiǎn)素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開(kāi)発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書(shū)きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
単純な「こんにちは、世界！」を書(shū)くにはどうすればよいですかPythonのプログラム？
Jun 24, 2025 am 12:45 AM
「こんにちは、世界！」プログラムは、Pythonで書(shū)かれた最も基本的な例です。これは、基本的な構(gòu)文を?qū)g証し、開(kāi)発環(huán)境が正しく構(gòu)成されていることを確認(rèn)するために使用されます。 1.コードプリント（ "Hello、World！"）の行を介して実裝され、実行後、指定されたテキストがコンソールに出力されます。 2。実行中の手順には、Pythonのインストール、テキストエディターを使用したコードの書(shū)き込み、.pyファイルとしての保存、端末のファイルの実行が含まれます。 3.一般的なエラーには、欠落しているブラケットまたは引用符、資本印刷の誤用、.py形式として保存されていない、環(huán)境エラーの実行が含まれます。 4.オプションのツールには、ローカルテキストエディターターミナル、オンラインエディター（Replit.comなど）が含まれます
Pythonのアルゴリズムは何ですか、そしてなぜそれらが重要なのですか？
Jun 24, 2025 am 12:43 AM
algorithmsinpythonareEssentialforeffienceproblem-solvinginprogramming.theyarestep-by-stepproceduresusedtosolvetasksks likesorting、searching、anddatamanipulation.commontypesincludeSortinginting goriths likequicksort、searchorithmsmslikebinaryseard an and
Pythonのリストスライスとは何ですか？
Jun 29, 2025 am 02:15 AM
listslicinginpythonextractsoristusingindices.1.itusesthesyntaxlist [start：end：step]、wherestartisinclusive、endisexclusive、andstepdefinestheinterval.2.ifstartorerendareomitte、pythondefaultStotheBeginedoftothemonist.3.commonuseScludette
python `@classmethod`デコレーターが説明しました
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體（CLS）で、クラス?fàn)顟B(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count（）メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var（new_Value）メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド（自己パラメーター）および靜的メソッド（自動(dòng)パラメーターなし）とは異なり、工場(chǎng)の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。
Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時(shí)に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順?lè)硕嗓贡匾ⅳ?、順序が正しくない?chǎng)合は結(jié)果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當(dāng)てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。
PythonでCSVファイルを使用するためにCSVモジュールを使用するにはどうすればよいですか？
Jun 25, 2025 am 01:03 AM
PythonのCSVモジュールは、CSVファイルを簡(jiǎn)単に読み書(shū)きできる方法を提供します。 1. CSVファイルを読み取るときは、csv.reader（）を使用して行ごとに読み取り、各ラインを文字列リストとして返すことができます。列名を介してデータにアクセスする必要がある場(chǎng)合は、csv.dictreader（）を使用して各行を辭書(shū)にマッピングできます。 2。CSVファイルに書(shū)き込むときは、csv.writer（）を使用して、writerow（）またはwriterows（）メソッドを呼び出して、単一または複數(shù)のデータを記述します。辭書(shū)データを書(shū)きたい場(chǎng)合は、csv.dictwriter（）を使用する場(chǎng)合は、最初に列名を定義し、writeheader（）を介してヘッダーを書(shū)き込む必要があります。 3.エッジケースを処理するとき、モジュールは自動(dòng)的に処理します
Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動(dòng)的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無(wú)限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評(píng)価を動(dòng)的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過(guò)できません。
