Anotar matlotlib

La biblioteca matplotlib es una biblioteca de gráficos de Python con una extensión numpy. Utilizaremos este módulo para crear diversas visualizaciones para admitir nuestros programas. Es muy beneficioso cuando se trata de generar programas de ciencia de datos. Anotar es una frase que se refiere al acto de etiquetar cosas. Como resultado, el método nos ayuda a identificar gráficos creados usando matplotlib.

La función Text () podría usarse para insertar texto en cualquier región justo en los ejes. Anotar una técnica de gráfico es un escenario típicamente utilizado para una frase, y la función anotate () proporciona características adicionales que crean anotaciones simples.

Hay dos factores a tener en cuenta en una anotación: el lugar para ser evaluado, lo que se indica por la variable XY y la posición del "xytext" textual.

Hemos entregado el concepto asociado con el anotado de matplotlib. Ahora, exploraremos cómo funciona este método y cómo puede lograr nuestro resultado deseado en esta porción. Vamos a comenzar con una ilustración simple y llegar a algunos más complejos.

Forma de onda sinusoidal

Nuestro propósito es producir la forma de onda sinusoidal en este caso. Hay varios parámetros vinculados con la función anotate (), incluido el texto: el texto que pretendemos anotar se indica con este argumento. XY: Este argumento contiene los puntos anotados x e y. XYText: es un argumento adicional que especifica dónde debe alinearse el título en los ejes X e Y. Xycoords: los datos de cadena se consideran en este argumento. ArrowProps: este argumento tiene la forma "dict" y también es un valor complementario. Está configurado a ninguno de forma predeterminada.

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.fosa)
línea = ppool.Plot (T, S, LW = 3)
ppool.anotar ('valor máximo', xy = (.75, 1.2),
xyText = (1, 1), ArrowProps = dict (facecolor = 'rojo',
encogido = 2.20), xycoords = "datos",)
ppool.set_ylim (-2.5, 2.5)
PLT.espectáculo()

Primero tuvimos que integrar las bibliotecas Numpy y Matplotlib. Ahora, utilizamos el método de organización de Numpy para ordenar los datos. Entonces, el método crea efectivamente una valoración que cae dentro del rango proporcionado.

Por lo tanto, después de eso, aplicamos la fórmula 2*pi*t. Mientras tanto, pasaremos a nuestra sección de anotación. El lugar que la flecha requiere indicar es XY en este caso. También obtenemos atributos de flecha, que incluyen toda la información sobre cómo debe aparecer la punta de flecha. Además, establecemos el eje-eje-límite. Finalmente hemos descubierto todo.

Señal de coseno al convertidor de onda completa

Nuestro objetivo en este caso es mostrar el resultado de un convertidor de onda completa para el receptor coseno. La relación pico a pico es -0.9 a 0.9 En esta situación. La señal de coseno especificada tiene un ancho de banda de 6 Hz. Además de los artículos mencionados anteriormente, hemos incluido una etiqueta PLT aquí. Lo que logra es que también nos permite identificar los cuatro ejes aquí.

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)
línea = ppool.Plot (T, S, LW = 4)
ppool.anotar ('valores máximos', xy = (2, 2),
xyText = (1, 1), ArrowProps = dict (facecolor = 'rojo',
encogido = 0.2), xycoords = "datos",)
PLT.xlabel ("Tiempo en la Sec")
PLT.Ylabel ("Voltaje")
ppool.set_ylim (-0.9, 0.9)
PLT.espectáculo()

Consulte la salida en la captura de pantalla fija.

Gráfico de dispersión de anotado

Consideremos el ejemplo de cómo podemos utilizar este enfoque para anotar un gráfico de dispersión.

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 ()
hacha.dispersión (x, y)
Para i, txt en enumerado (n):
hacha.anotar (txt, (x [i], y [i]))
PLT.espectáculo()

Para visualizar el gráfico de dispersión, tenemos que seguir el procedimiento. Comenzamos definiendo las dimensiones en los ejes X e Y. La notación matemática ahora se ha asignado a cada punto. El bucle for se utilizó luego para obtener los datos de anotación para cada punto de manera efectiva.

Transforma y posición de texto

A veces es mejor agregar el texto a una ubicación específica en el eje o gráfico, independientemente del contenido. Se logra en matplotlib ajustando la transformación. Cualquier marco de presentación visual requiere un método para convertir coordenadas.

Un elemento de datos debe mostrarse a veces en el camino en una posición específica en el gráfico, que, por lo tanto, debe mostrarse en píxeles en la imagen. Estas modificaciones de coordenadas son bastante simples, y Matplotlib ofrece una buena variedad de tecnologías para ejecutarlas de manera efectiva. Consideremos la instancia de utilizar tales transformaciones para mostrar texto en diferentes puntos:

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
Importar matplotlib como MPL
PLT.estilo.Use ('SeaBorn-Whitegrid')
importar numpy como np
Fig, Ax = PLT.subtramas (facecolor = 'rojo')
hacha.eje ([5, 20, 5, 20])
hacha.texto (6, 8 ",. Datos: (6, 8) ", transformar = ax.transdata)
hacha.texto (0.6, 0.5 ". Axes: (0.6, 0.5) ", transformar = ax.transexis)
hacha.texto (0.6, 0.6 ". Figura: (0.6, 0.6) ", transformar = Fig.transfigurar);

El texto se coloca a la izquierda y por encima de las dimensiones proporcionadas de forma predeterminada. El "."Justo al comienzo de cada línea representa el punto de coordenada estimado. En este caso, parece haber tres ajustes predefinidos que podemos emplear. Los parámetros de datos vinculados con el eje respectivamente, los títulos son proporcionados por los parámetros de transdata.

Los parámetros de Transaxes son una fracción del área de los ejes e indican la posición desde su borde de los ejes. Los parámetros de transfiguración son idénticos, pero dan la ubicación como una porción sustancial del tamaño visual, comenzando desde la esquina del borde izquierdo del marco.

Conclusión

El anotado de matplotlib ha sido discutido en este artículo. También hemos examinado sus requisitos específicos y también explicamos algunos casos para permitirnos comprenderlos completamente. Para cada caso, modificamos la sintaxis y evaluamos los resultados. Y por fin, podríamos afirmar que el método de anotado matplotlib se está utilizando para anotar gráficos matplotlib.

Las anotaciones de matplotlib no se muestran debido a un error. Al operar con este método, podemos encontrar el error. La causa más colectiva es un error que ocurrió en el código. Entre los errores más frecuentes es que el texto de anotación se coloca muy por encima de las coordenadas en la declaración. Debido a la diferencia de tamaño, es posible que no podamos ver la anotación a veces.