Рубрики
Без рубрики

Matplotlib Аннотировать Объяснено с примерами

Привет гики и добро пожаловать в этой статье мы рассмотрим Matplotlib Annotate. Наряду с этим, для общего лучшего понимания, мы будем

Автор оригинала: Team Python Pool.

Matplotlib Аннотировать Объяснено с примерами

Привет гики и добро пожаловать в этой статье мы рассмотрим Matplotlib Annotate. Наряду с этим, для общего лучшего понимания, мы также рассмотрим его синтаксис и параметр. Затем мы увидим применение всей теоретической части на нескольких примерах.

Во-первых, давайте попробуем развить краткое понимание Matplotlib Annotate. Но перед этим я дам вам обзор библиотеки Matplotlib. Это библиотека построения графиков Python и расширение библиотеки NumPy. С помощью этой библиотеки мы строим различные графики, оправдывающие наши программы. Это очень удобно, когда речь идет о написании программ для науки о данных.

Теперь вернемся к нашей функции Matplotlib Annotate. Итак, в общем случае термин аннотировать означает помечать что-то. Предположим, что вы рисуете характеристический график VI в этом случае, вы помечаете ось x как V(напряжение) и ось y как I(ток). Аналогично, эта функция помогает нам помечать графики, сгенерированные с помощью matplotlib. Это станет более ясным, когда мы обсудим несколько примеров. Но перед этим, в следующем разделе, мы рассмотрим его синтаксис.

Синтаксис

matplotlib.pyplot.annotate()

Это общий синтаксис нашей функции. С ним связано несколько параметров, которые мы рассмотрим в следующем разделе.

ПАРАМЕТР

1. текст

Этот параметр представляет текст, который мы хотим аннотировать.

2. xy

Этот параметр представляет точки X и Y для аннотирования.

<сильный>3. XYText

Необязательный параметр представляет позицию, в которую должен быть помещен текст вдоль X и Y.

<сильный>4. XYCOORDS

Этот параметр содержит строковое значение.

<сильный>5. ARROWPROPS

Этот параметр также является необязательным значением и содержит тип “duct”. По умолчанию это none.

ПРИМЕРЫ

Как мы уже сделали со всей теоретической частью, связанной с аннотацией Matplotlib. В этом разделе мы рассмотрим, как работает эта функция и как она помогает нам достичь желаемого результата. Мы начнем с примера элементарного уровня и постепенно перейдем к более сложным примерам.

1. Синусоидальная форма волны

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as pp

fig,.subplots()
.arange(0.0, 1.0, 0.001).sin(2 * pp.pi * t).plot(t, s,)

ppool.annotate('Peak Value', xy=(.25, 1),
                xytext=(1,,
                               ,)

ppool.set_ylim(-1.5, 1.5)
plt.show()
Matplotlib аннотировать

Выше мы можем увидеть самый первый пример для нашей функции. Здесь наша цель – напечатать синусоидальную форму сигнала. Для этого мы сначала импортировали библиотеку NumPy и matplotlib. Затем, после чего мы использовали функцию аранжа Numpy. Так что же он делает, что функция автоматически генерирует значение между заданным диапазоном. После чего мы использовали синусоидальную функцию 2*pi*t. После чего следует наша часть аннотации. Здесь XY-это точка, которую должна отметить стрелка. Кроме того, у нас есть arrowprops, которые содержат все данные о том, как выглядит стрелка. Мы также использовали XY text и coords. Затем мы определили предел по оси y. Наконец-то мы его вычислили.

2. Полноволновой выпрямитель от косинусного сигнала

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as pp

fig,.subplots()
.arange(0.0, 1.0, 0.001).cos(2 * pp.pi * 5 * t).plot(t, s,)

# Annotation
ppool.annotate('Peak Values', xy=(0, 1),
                xytext=(1,(facecolor,
                                 .05),xycoords="data",)
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("output Voltage")

ppool.set_ylim(-1, 1)

# Plot the Annotation in the graph
plt.show()
аннотировать Matplotlib

В этом примере наша цель состоит в том, чтобы напечатать выход полноволнового выпрямителя для косинусного сигнала. Здесь значение от пика до пика равно -1 к 1. Частота данного косинусного сигнала составляет 5 Гц. Здесь, помимо вышеперечисленных вещей, мы использовали этикетку plt. Что он делает, так это то, что он дает нам свободу также маркировать 2 оси.

Различное применение

<сильный>1. Аннотировать точечную диаграмму

Мы аннотируем точечную диаграмму, используя этот метод, давайте рассмотрим пример.

import matplotlib.pyplot as plt
y = [3.2, 3.9, 3.7, 3.5, 3.02199]
x = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
n = [155, "outliner", 293, 230, 670]

fig,.subplots()
ax.scatter(x, y)

for i, txt in enumerate(n):
    ax.annotate(txt, (x[i], y[i]))
plt.show()
точечный график аннотировать

Здесь выше для того, чтобы построить диаграмму рассеяния. Сначала мы определили координаты вдоль осей x и y. Теперь, соответствующие каждой точке, мы объявили обозначения. Тогда мы использовали for href=”https://en.wikipedia.org/wiki/LOOP_(programming_language)”>loop для автоматического получения значения аннотации для каждой точки. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/LOOP_(programming_language)”>loop для автоматического получения значения аннотации для каждой точки.

<сильный>2. Аннотировать гистограмму

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


labels = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri']
shop_a = [20, 33, 30, 28, 27]
shop_b = [25, 32, 33, 20, 25]
.arange(len(labels))  .35  # the width of the bars

fig,.subplots().bar(x - width/2, shop_a, width,).bar(x + width/2, shop_b, width,)


ax.set_ylabel('Sales')
ax.set_title('Sales report of 2 shops')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()


def autolabel(rects):
    for rect in rects:
       .get_height()
        ax.annotate('{}'.format(height),
                    xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
                    xytext=(0, 3),  
                   ,,
                   ,)


autolabel(rects1)
autolabel(rects2)

fig.tight_layout()

plt.show()
Аннотация гистограммы

Здесь мы успешно выполнили аннотацию для гистограммы. Здесь график представляет собой сравнение товара, проданного 2 магазинами с понедельника по пятницу. Еще одна вещь, на которую следует обратить внимание, – это то, что мы настроили размер и цвет аннотированного текста. Вы можете просто сделать это, добавив и в аннотирующий тег.

Ошибка-matplotlib annotate не отображается

Эта ошибка может возникнуть у вас при работе с этой функцией. Основной причиной может быть какая – то ошибка в вашем коде. Одна из самых распространенных ошибок заключается в том, что положение текста аннотации намного выше ваших соответствующих осей. В этом случае аннотация будет там, но вы не можете ее увидеть из-за разницы в размере.

Должен Читать

  • Работа С текстом Matplotlib в Python
  • Реализация спектрограммы Python в Python с нуля
  • Преобразование текстового файла в PDF С помощью Python | PDF

Вывод

В этой статье мы рассмотрели аннотацию Matplotlib. Кроме того, мы также рассмотрели его синтаксис и параметры. Для лучшего понимания мы рассмотрели несколько примеров. Мы варьировали синтаксис и рассматривали выходные данные для каждого случая. В конце концов, мы можем сделать вывод, что функция Matplotlib Annotate используется для аннотирования графиков, генерируемых Matplotlib.

Надеюсь, эта статья смогла развеять все сомнения. Но если у вас есть какие-либо нерешенные вопросы, не стесняйтесь писать их ниже в разделе комментариев. Прочитав это, почему бы не прочитать об argpartition далее.