Anotate de matplotlib

A Biblioteca Matplotlib é uma biblioteca de gráficos Python com uma extensão Numpy. Usaremos este módulo para criar várias visualizações para apoiar nossos programas. É muito benéfico quando se trata de gerar programas de ciência de dados. Anotate é uma frase que se refere ao ato de rotular as coisas. Como resultado, o método nos auxilia na identificação de parcelas criadas usando Matplotlib.

O recurso text () pode ser usado para inserir texto em qualquer região apenas em eixos. Anotar uma técnica de gráfico é um cenário normalmente usado para uma frase, e a função ANNOTATE () fornece recursos adicionais que criam anotações simples.

Há dois fatores a serem levados em consideração em uma anotação: o local a ser avaliado, que é indicado pela variável xy e a posição do "xytext textual".

Entregamos o conceito associado ao anotato matplotlib. Agora, exploraremos como esse método opera e como ele pode obter o resultado desejado nesta parte. Vamos começar com uma ilustração simples e chegar a alguns mais complexos.

Forma de onda seno

Nosso objetivo é produzir a forma de onda seno. Existem vários parâmetros vinculados à função ANNOTATE (), incluindo texto: o texto que pretendemos anotar é indicado por esse argumento. XY: Este argumento contém os pontos anotados x e y. XyText: é um argumento adicional que especifica onde o título deve ser alinhado nos eixos X e Y. Xycoords: os dados da string são considerados neste argumento. ArrowProps: este argumento tem o formulário "ditado" e também é um valor complementar. É configurado para nenhum por padrão.

importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como pp
fig, ppool = pLT.subtramas ()
t = pp.ARANGE (0.0, 3.0, 0.002)
s = pp.pecado (3 * pp.poço)
linha = ppool.Lote (T, S, LW = 3)
ppool.anote ('valor de pico', xy = (.75, 1.2),
xyText = (1, 1), ArrowProps = DicT (Facecolor = 'Red',
encolher = 2.20), xycoords = "dados",)
ppool.set_ylim (-2.5, 2.5)
plt.mostrar()

Primeiro tivemos que integrar as bibliotecas Numpy e Matplotlib. Agora, utilizamos o método de organização de Numpy para classificar os dados. Portanto, o método cria efetivamente uma avaliação que se enquadra no intervalo fornecido.

Portanto, depois disso, aplicamos a fórmula 2*pi*t. Enquanto isso, seguiremos para a seção de anotação. O lugar que a flecha exige para indicar é XY neste caso. Também obtemos atributos de seta, que incluem todas as informações sobre como a ponta da flecha deve aparecer. Além disso, definimos o limite do eixo y. Finalmente descobrimos tudo.

Sinal de cosseno para conversor de onda completa

Nosso objetivo neste caso é exibir o resultado de um conversor de onda completa para o receptor de cosseno. A relação pico para pico é -0.9 a 0.9 Nesta situação. O sinal de cosseno especificado tem uma largura de banda de 6 Hz. Além dos itens acima mencionados, incluímos uma etiqueta PLT aqui. O que faz é que nos permite identificar os quatro eixos aqui também.

importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como pp
fig, ppool = pLT.subtramas ()
t = pp.ARANGE (0.0, 1.5, 0.002)
s = pp.cos (4 * pp.pi * 6 * t)
linha = ppool.Lote (T, S, LW = 4)
ppool.anote ('valores de pico', xy = (2, 2),
xyText = (1, 1), ArrowProps = DicT (Facecolor = 'Red',
encolher = 0.2), xycoords = "dados",)
plt.XLABEL ("Time in Sec")
plt.ylabel ("tensão")
ppool.set_ylim (-0.9, 0.9)
plt.mostrar()

Confira a saída na captura de tela afixada.

Anotar gráfico de dispersão

Vamos considerar o exemplo de como podemos utilizar essa abordagem para anotar um gráfico de dispersão.

importar matplotlib.pyplot como plt
y = [3.1, 3.4, 3.6, 3.8, 3.301]
x = [0.05, 0.2, 0.5, 0.43, 0.69]
n = [295, 123, 246, 165, 483]
fig, ax = pLT.subtramas ()
machado.dispersão (x, y)
para i, txt em enumerado (n):
machado.anote (txt, (x [i], y [i]))
plt.mostrar()

Para visualizar o gráfico de dispersão, temos que seguir o procedimento. Começamos definindo as dimensões nos eixos X e Y. A notação matemática já foi atribuída a todos os pontos. O loop for então foi utilizado para obter os dados de anotação para todos os pontos efetivamente.

Transformações e posição de texto

Às vezes é melhor anexar o texto a um local específico no eixo ou gráfico, independentemente do conteúdo. É realizado em matplotlib ajustando a transformação. Qualquer estrutura de apresentação visual requer um método para converter coordenadas.

Um item de dados deve ser exibido às vezes no caminho em uma posição específica no gráfico, que deve, portanto, ser mostrado em pixels na imagem. Essas modificações de coordenadas são bastante simples e o Matplotlib oferece uma boa variedade de tecnologias para executá -las efetivamente. Vamos considerar a instância de utilizar essas transformações para exibir o texto em diferentes pontos:

importar matplotlib.pyplot como plt
importar matplotlib como mpl
plt.estilo.Use ('Seaborn-WhiteGrid')
importar numpy como np
fig, ax = pLT.Subparcelas (Facecolor = 'Red')
machado.eixo ([5, 20, 5, 20])
machado.texto (6, 8, ". Dados: (6, 8) ", transform = ax.transdata)
machado.texto (0.6, 0.5, ". Eixos: (0.6, 0.5) ", transform = ax.transaxes)
machado.texto (0.6, 0.6, ". Figura: (0.6, 0.6) ", transform = fig.transfigurar);

O texto está posicionado à esquerda e acima das dimensões fornecidas por padrão. O ".”Apenas no início de cada linha representa o ponto de coordenada estimado. Nesse caso, parece haver três ajustes predefinidos que podemos empregar. Os parâmetros de dados vinculados ao eixo, respectivamente, os títulos são fornecidos pelos parâmetros transdata.

Os parâmetros transaxes são uma fração da área dos eixos e indicam a posição de sua borda dos eixos. Os parâmetros de transfiguração são idênticos, mas eles dão a localização como uma parte substancial do tamanho visual, começando no canto da borda esquerda do quadro.

Conclusão

A anotação de matplotlib foi discutida neste artigo. Também examinamos seus requisitos especificados e também explicamos algumas instâncias para nos permitir entendê -los completamente. Para cada instância, modificamos a sintaxe e avaliamos os resultados. E, finalmente, poderíamos afirmar que o método de anotação matplotlib está sendo utilizado para anotar as parcelas de matplotlib.

As anotações de matplotlib não são mostradas devido a um erro. Ao operar com este método, podemos encontrar o erro. A causa mais coletiva é um erro que ocorreu no código. Entre os erros mais prevalentes está que o texto da anotação é colocado muito acima das coordenadas na declaração. Devido à diferença de tamanho, talvez não consigamos ver a anotação às vezes.