그림에 호버링 주석을 추가하는 방법
matplotlib를 사용하여 산란도를 만들고 있습니다.산점도 상의 각 점은 명명된 개체와 연결됩니다.개체와 연관된 산점도 위에 커서를 놓으면 개체 이름을 볼 수 있습니다.특히 특이치인 점의 이름을 빨리 볼 수 있으면 좋겠습니다.여기서 검색하면서 발견한 가장 가까운 것은 주석 명령이지만 플롯에 고정 레이블을 만드는 것처럼 보입니다.안타깝게도 점의 개수로 인해 각 점에 레이블을 지정하면 산점도 판독을 할 수 없습니다.커서가 그 점 근처에 있을 때만 나타나는 라벨을 만드는 방법을 아는 사람이 있습니까?
여기 있는 다른 답들은 그 질문에 대답하지 않는 것 같습니다.여기 산란을 사용하여 산란점 위로 이동할 때 주석을 표시하는 코드가 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(1)
x = np.random.rand(15)
y = np.random.rand(15)
names = np.array(list("ABCDEFGHIJKLMNO"))
c = np.random.randint(1,5,size=15)
norm = plt.Normalize(1,4)
cmap = plt.cm.RdYlGn
fig,ax = plt.subplots()
sc = plt.scatter(x,y,c=c, s=100, cmap=cmap, norm=norm)
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)
def update_annot(ind):
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"]]))
annot.set_text(text)
annot.get_bbox_patch().set_facecolor(cmap(norm(c[ind["ind"][0]])))
annot.get_bbox_patch().set_alpha(0.4)
def hover(event):
vis = annot.get_visible()
if event.inaxes == ax:
cont, ind = sc.contains(event)
if cont:
update_annot(ind)
annot.set_visible(True)
fig.canvas.draw_idle()
else:
if vis:
annot.set_visible(False)
fig.canvas.draw_idle()
fig.canvas.mpl_connect("motion_notify_event", hover)
plt.show()
사람들은 이 입니다.plot 산란대신, 산란대신, 산란대신, 산란대신, 산란대신, 산란대신, 산란대신, 산란대신, 산란대신, 산란대신, 산란대신, 산란대신, , 산란plot(서양속담, 서양속담)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(1)
x = np.sort(np.random.rand(15))
y = np.sort(np.random.rand(15))
names = np.array(list("ABCDEFGHIJKLMNO"))
norm = plt.Normalize(1,4)
cmap = plt.cm.RdYlGn
fig,ax = plt.subplots()
line, = plt.plot(x,y, marker="o")
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)
def update_annot(ind):
x,y = line.get_data()
annot.xy = (x[ind["ind"][0]], y[ind["ind"][0]])
text = "{}, {}".format(" ".join(list(map(str,ind["ind"]))),
" ".join([names[n] for n in ind["ind"]]))
annot.set_text(text)
annot.get_bbox_patch().set_alpha(0.4)
def hover(event):
vis = annot.get_visible()
if event.inaxes == ax:
cont, ind = line.contains(event)
if cont:
update_annot(ind)
annot.set_visible(True)
fig.canvas.draw_idle()
else:
if vis:
annot.set_visible(False)
fig.canvas.draw_idle()
fig.canvas.mpl_connect("motion_notify_event", hover)
plt.show()트윈 축의 라인에 대한 솔루션을 찾고 있는 경우, 다중 축의 점 위로 이동할 때 라벨이 나타나도록 하는 방법을 참조하십시오.
누군가 막대 플롯에 대한 해결책을 찾고 있는 경우, 예를 들어 이 답변을 참조하십시오.
이 솔루션은 행을 클릭할 필요 없이 이동할 때 작동합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# Need to create as global variable so our callback(on_plot_hover) can access
fig = plt.figure()
plot = fig.add_subplot(111)
# create some curves
for i in range(4):
# Giving unique ids to each data member
plot.plot(
[i*1,i*2,i*3,i*4],
gid=i)
def on_plot_hover(event):
# Iterating over each data member plotted
for curve in plot.get_lines():
# Searching which data member corresponds to current mouse position
if curve.contains(event)[0]:
print("over %s" % curve.get_gid())
fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_plot_hover)
plt.show()
http://matplotlib.sourceforge.net/examples/event_handling/pick_event_demo.html 에서 :
from matplotlib.pyplot import figure, show
import numpy as npy
from numpy.random import rand
if 1: # picking on a scatter plot (matplotlib.collections.RegularPolyCollection)
x, y, c, s = rand(4, 100)
def onpick3(event):
ind = event.ind
print('onpick3 scatter:', ind, npy.take(x, ind), npy.take(y, ind))
fig = figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
col = ax1.scatter(x, y, 100*s, c, picker=True)
#fig.savefig('pscoll.eps')
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick3)
show()
- 이 레시피는 데이터 포인트 선택에 대한 주석을 그립니다.http://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/Matplotlib_Interactive_Plotting.html
- 이 레시피는 툴팁을 그립니다만, wxPython: matplotlib의 포인트와 라인 툴팁이 필요합니다.
- 은 ""를 입니다.
mplcursors패키지- mplcursors: 문서 읽기
- mplcursor: github
- Anaconda 를 사용하고 있는 경우는, 다음의 순서에 따라서 인스톨 해 주세요.그 이외의 경우는, 다음의 순서에 따릅니다.
pip.
- 이것은 inline이 아닌 대화형 창에 플롯해야 합니다.
- 같은 에는 '주피터', '주피터', '주피터', '주피터' 같은 을 실행해요
%matplotlib qt인터랙티브 플롯이 켜집니다.자세한 내용은 IPython 노트북에서 대화형 matplotlib 창을 여는 방법을 참조하십시오.
- 같은 에는 '주피터', '주피터', '주피터', '주피터' 같은 을 실행해요
- 테스트 완료일 경우
python 3.10,pandas 1.4.2,matplotlib 3.5.1,seaborn 0.11.2
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader as web # only for test data; must be installed with conda or pip
from mplcursors import cursor # separate package must be installed
# reproducible sample data as a pandas dataframe
df = web.DataReader('aapl', data_source='yahoo', start='2021-03-09', end='2022-06-13')
plt.figure(figsize=(12, 7))
plt.plot(df.index, df.Close)
cursor(hover=True)
plt.show()
판다류
ax = df.plot(y='Close', figsize=(10, 7))
cursor(hover=True)
plt.show()
시보른
- 다음과 같은 축 수준 그림과 함께 작동합니다.
sns.lineplot, 및 그림 수준 그림:sns.relplot.
import seaborn as sns
# load sample data
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.relplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="day", col="time")
cursor(hover=True)
plt.show()
다른 답변은 최근 버전의 Jupyter 인라인 matplotlib 그림에서 툴팁을 적절하게 표시해야 하는 필요성을 해결하지 못했습니다.이 방법은 유효합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mplcursors
np.random.seed(42)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(*np.random.random((2, 26)))
ax.set_title("Mouse over a point")
crs = mplcursors.cursor(ax,hover=True)
crs.connect("add", lambda sel: sel.annotation.set_text(
'Point {},{}'.format(sel.target[0], sel.target[1])))
plt.show()
마우스로 포인트를 확인하면 다음과 같은 그림이 나타납니다.
http://matplotlib.org/users/shell.html 에 기재되어 있는 예를 약간 수정해 주세요.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('click on points')
line, = ax.plot(np.random.rand(100), '-', picker=5) # 5 points tolerance
def onpick(event):
thisline = event.artist
xdata = thisline.get_xdata()
ydata = thisline.get_ydata()
ind = event.ind
print('onpick points:', *zip(xdata[ind], ydata[ind]))
fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick)
plt.show()
소하이브가 물어본 대로, 이것은 직선 구도를 그리고 있다.
mpld3가 해결해 주세요.편집(코드 추가):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mpld3
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(axisbg='#EEEEEE'))
N = 100
scatter = ax.scatter(np.random.normal(size=N),
np.random.normal(size=N),
c=np.random.random(size=N),
s=1000 * np.random.random(size=N),
alpha=0.3,
cmap=plt.cm.jet)
ax.grid(color='white', linestyle='solid')
ax.set_title("Scatter Plot (with tooltips!)", size=20)
labels = ['point {0}'.format(i + 1) for i in range(N)]
tooltip = mpld3.plugins.PointLabelTooltip(scatter, labels=labels)
mpld3.plugins.connect(fig, tooltip)
mpld3.show()
이 예를 확인할 수 있습니다.
mplcursors는 matplotlib에 클릭 가능한 주석을 제공합니다.mpldatacursor(https://github.com/joferkington/mpldatacursor),에서 많은 영감을 받아 API를 심플화했습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mplcursors
data = np.outer(range(10), range(1, 5))
fig, ax = plt.subplots()
lines = ax.plot(data)
ax.set_title("Click somewhere on a line.\nRight-click to deselect.\n"
"Annotations can be dragged.")
mplcursors.cursor(lines) # or just mplcursors.cursor()
plt.show()
matplotlib 상태 표시줄에 개체 정보 표시
특징들
- 추가 라이브러리 불필요
- 깔끔한 플롯
- 레이블과 아티스트가 겹치지 않음
- 멀티 아티스트 라벨링 지원
- 다양한 플롯 콜의 아티스트를 다룰 수 있습니다(예:
scatter,plot,add_patch) - 라이브러리 형식의 코드
코드
### imports
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
# https://stackoverflow.com/a/47166787/7128154
# https://matplotlib.org/3.3.3/api/collections_api.html#matplotlib.collections.PathCollection
# https://matplotlib.org/3.3.3/api/path_api.html#matplotlib.path.Path
# https://stackoverflow.com/questions/15876011/add-information-to-matplotlib-navigation-toolbar-status-bar
# https://stackoverflow.com/questions/36730261/matplotlib-path-contains-point
# https://stackoverflow.com/a/36335048/7128154
class StatusbarHoverManager:
"""
Manage hover information for mpl.axes.Axes object based on appearing
artists.
Attributes
----------
ax : mpl.axes.Axes
subplot to show status information
artists : list of mpl.artist.Artist
elements on the subplot, which react to mouse over
labels : list (list of strings) or strings
each element on the top level corresponds to an artist.
if the artist has items
(i.e. second return value of contains() has key 'ind'),
the element has to be of type list.
otherwise the element if of type string
cid : to reconnect motion_notify_event
"""
def __init__(self, ax):
assert isinstance(ax, mpl.axes.Axes)
def hover(event):
if event.inaxes != ax:
return
info = 'x={:.2f}, y={:.2f}'.format(event.xdata, event.ydata)
ax.format_coord = lambda x, y: info
cid = ax.figure.canvas.mpl_connect("motion_notify_event", hover)
self.ax = ax
self.cid = cid
self.artists = []
self.labels = []
def add_artist_labels(self, artist, label):
if isinstance(artist, list):
assert len(artist) == 1
artist = artist[0]
self.artists += [artist]
self.labels += [label]
def hover(event):
if event.inaxes != self.ax:
return
info = 'x={:.2f}, y={:.2f}'.format(event.xdata, event.ydata)
for aa, artist in enumerate(self.artists):
cont, dct = artist.contains(event)
if not cont:
continue
inds = dct.get('ind')
if inds is not None: # artist contains items
for ii in inds:
lbl = self.labels[aa][ii]
info += '; artist [{:d}, {:d}]: {:}'.format(
aa, ii, lbl)
else:
lbl = self.labels[aa]
info += '; artist [{:d}]: {:}'.format(aa, lbl)
self.ax.format_coord = lambda x, y: info
self.ax.figure.canvas.mpl_disconnect(self.cid)
self.cid = self.ax.figure.canvas.mpl_connect(
"motion_notify_event", hover)
def demo_StatusbarHoverManager():
fig, ax = plt.subplots()
shm = StatusbarHoverManager(ax)
poly = mpl.patches.Polygon(
[[0,0], [3, 5], [5, 4], [6,1]], closed=True, color='green', zorder=0)
artist = ax.add_patch(poly)
shm.add_artist_labels(artist, 'polygon')
artist = ax.scatter([2.5, 1, 2, 3], [6, 1, 1, 7], c='blue', s=10**2)
lbls = ['point ' + str(ii) for ii in range(4)]
shm.add_artist_labels(artist, lbls)
artist = ax.plot(
[0, 0, 1, 5, 3], [0, 1, 1, 0, 2], marker='o', color='red')
lbls = ['segment ' + str(ii) for ii in range(5)]
shm.add_artist_labels(artist, lbls)
plt.show()
# --- main
if __name__== "__main__":
demo_StatusbarHoverManager()
최신 버전의 경우 https://stackoverflow.com/a/47166787/10302020에 추가할 여러 줄의 주석 시스템을 만들었습니다.https://github.com/AidenBurgess/MultiAnnotationLineGraph
하단 섹션의 데이터를 변경하기만 하면 됩니다.
import matplotlib.pyplot as plt
def update_annot(ind, line, annot, ydata):
x, y = line.get_data()
annot.xy = (x[ind["ind"][0]], y[ind["ind"][0]])
# Get x and y values, then format them to be displayed
x_values = " ".join(list(map(str, ind["ind"])))
y_values = " ".join(str(ydata[n]) for n in ind["ind"])
text = "{}, {}".format(x_values, y_values)
annot.set_text(text)
annot.get_bbox_patch().set_alpha(0.4)
def hover(event, line_info):
line, annot, ydata = line_info
vis = annot.get_visible()
if event.inaxes == ax:
# Draw annotations if cursor in right position
cont, ind = line.contains(event)
if cont:
update_annot(ind, line, annot, ydata)
annot.set_visible(True)
fig.canvas.draw_idle()
else:
# Don't draw annotations
if vis:
annot.set_visible(False)
fig.canvas.draw_idle()
def plot_line(x, y):
line, = plt.plot(x, y, marker="o")
# Annotation style may be changed here
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)
line_info = [line, annot, y]
fig.canvas.mpl_connect("motion_notify_event",
lambda event: hover(event, line_info))
# Your data values to plot
x1 = range(21)
y1 = range(0, 21)
x2 = range(21)
y2 = range(0, 42, 2)
# Plot line graphs
fig, ax = plt.subplots()
plot_line(x1, y1)
plot_line(x2, y2)
plt.show()
Markus Dutschke'와 'Importance Of Being Ernest'를 기반으로 I(imo)는 코드를 단순화하고 보다 모듈화했습니다.
또, 추가의 패키지 인스톨 할 필요도 없습니다.
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
plt.close('all')
fh, ax = plt.subplots()
#Generate some data
y,x = np.histogram(np.random.randn(10000), bins=500)
x = x[:-1]
colors = ['#0000ff', '#00ff00','#ff0000']
x2, y2 = x,y/10
x3, y3 = x, np.random.randn(500)*10+40
#Plot
h1 = ax.plot(x, y, color=colors[0])
h2 = ax.plot(x2, y2, color=colors[1])
h3 = ax.scatter(x3, y3, color=colors[2], s=1)
artists = h1 + h2 + [h3] #concatenating lists
labels = [list('ABCDE'*100),list('FGHIJ'*100),list('klmno'*100)] #define labels shown
#___ Initialize annotation arrow
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)
def on_plot_hover(event):
if event.inaxes != ax: #exit if mouse is not on figure
return
is_vis = annot.get_visible() #check if an annotation is visible
# x,y = event.xdata,event.ydata #coordinates of mouse in graph
for ii, artist in enumerate(artists):
is_contained, dct = artist.contains(event)
if(is_contained):
if('get_data' in dir(artist)): #for plot
data = list(zip(*artist.get_data()))
elif('get_offsets' in dir(artist)): #for scatter
data = artist.get_offsets().data
inds = dct['ind'] #get which data-index is under the mouse
#___ Set Annotation settings
xy = data[inds[0]] #get 1st position only
annot.xy = xy
annot.set_text(f'pos={xy},text={labels[ii][inds[0]]}')
annot.get_bbox_patch().set_edgecolor(colors[ii])
annot.get_bbox_patch().set_alpha(0.7)
annot.set_visible(True)
fh.canvas.draw_idle()
else:
if is_vis:
annot.set_visible(False) #disable when not hovering
fh.canvas.draw_idle()
fh.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_plot_hover)
다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
언급URL : https://stackoverflow.com/questions/7908636/how-to-add-hovering-annotations-to-a-plot
'source' 카테고리의 다른 글
| 처음 실행된 스크립트의 절대 경로를 가져옵니다. (0) | 2022.11.04 |
|---|---|
| MySQL SELECT 증분 카운터 (0) | 2022.11.04 |
| Java .class 파일을 사람이 읽을 수 있는 방법으로 열려면 어떻게 해야 합니까? (0) | 2022.11.04 |
| 임시 디렉토리를 만들고 경로/파일 이름을 가져오려면 어떻게 해야 합니까? (0) | 2022.11.04 |
| "검색" HTML5 입력의 삭제를 어떻게 감지합니까? (0) | 2022.11.04 |