Hướng dẫn how do i add a label to a line in python? - làm cách nào để thêm nhãn vào một dòng trong python?

Chúng ta sẽ thấy các phương pháp khác nhau để dán nhãn biểu đồ matplotlib. Các nhãn sẽ cung cấp thông tin đầy đủ về biểu đồ và dễ hiểu bởi người khác.

Vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem chi tiết về các chủ đề sau:

1. Thêm văn bản trên biểu đồ
2. Thêm nhãn vào biểu đồ matplotlib
3. Chú thích văn bản (matplotlib.pyplot.annotate ()) cho biểu đồ dòng
4. Chú thích văn bản (matplotlib.pyplot.annotate ()) cho biểu đồ thanh
5. Chú thích văn bản (matplotlib.pyplot.annotate ()) cho biểu đồ biểu đồ phân tán
6. Chức năng huyền thoại

1. Thêm văn bản trên biểu đồ

Chúng tôi cũng có thể thêm văn bản trên biểu đồ để chúng tôi không phải chỉ ra thông tin quan trọng trong khi trình bày một cái gì đó. Nếu chúng tôi bao gồm văn bản trên dữ liệu cụ thể, điều này cũng sẽ trông chuyên nghiệp hoặc nhiều thông tin hơn.

Cú pháp là:

# Thêmtextongraph.pyimport matplotlib.pyplotas pltimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.clf ()# Sử dụng một số dữ liệu giả cho ví dụ này x_value = np.arange (0,15,1) in ("x_value", x_value) y_value = np.random.nmal (loc = 2.0, tỷ lệ = 0.9, kích thước = 15) in ("y_value", y_value)clf()
# using some dummy data for this example
x_value = np.arange(0,15,1)
print("x_value",x_value)
y_value = np.random.normal(loc=2.0, scale=0.9, size=15)
print("y_value",y_value)

plt.plot (x_value, y_value)plot(x_value,y_value)

# Văn bản mặc định sẽ được liên kết bên trái PLT.TEXT (1,3, 'Văn bản này bắt đầu tại x = 1 và y = 3'))
plt.text(1,3,'This text starts at x=1 and y=3')

# Văn bản này sẽ được liên kết đúng PLT.TEXT (6,2, 'Văn bản này kết thúc ở x = 6 và y = 2', ngang
plt.text(6,2,'This text ends at x=6 and y=2',horizontalalignment='right')

plt.show ()show()

Dòng 2 đến 3: Chúng tôi nhập tất cả các gói cần thiết cho chương trình này.: We import all the necessary packages for this program.

Dòng 5: Chúng tôi gọi phương thức clf (). Chức năng này giúp vẽ một cái gì đó trên chính biểu đồ trước đó. Nó sẽ không đóng cửa sổ của biểu đồ để hai mục khác nhau chúng ta có thể vẽ trên cùng một biểu đồ.: We call the method clf(). This function helps to draw something on the previous graph itself. It will not close the window of the graph so that two different items we can draw on the same graph.

Dòng 7 đến 11: Chúng tôi vừa tạo một số giá trị ngẫu nhiên cho X_Values ​​và Y_Values.: We just created some random values for the x_values and y_values.

Dòng 12: Chúng tôi vượt qua các giá trị X và Y ngẫu nhiên được tạo ra vào hàm cốt truyện để vẽ biểu đồ.: We pass those created random x and y values into the plot function to draw the graph.

Dòng 15 đến 20: Biểu đồ của chúng tôi đã sẵn sàng và phải thêm một số văn bản. Vì vậy, trước tiên chúng tôi thêm văn bản, bắt đầu từ x = 1, y = 3 (1, 3). Theo mặc định, văn bản sẽ được liên kết trái để văn bản trên bắt đầu từ điểm (1, 3). Our graph is now ready and has to add some text. So we first add the text, which starts from x=1,y=3 (1, 3). By default, the text will be left-aligned so that the above text starts from the point (1, 3).

Trong dòng tiếp theo, chúng tôi thêm một văn bản khác có điểm bắt đầu là x = 6 và y = 2. Nhưng lần này, chúng tôi đã đề cập đến ngang của họ = ngay bên phải, vì vậy điểm cuối văn bản là (6, 2).

Đầu ra: Python addingTextongRaph.py: python addingTextOnGraph.py

x_value [0  1  2  3  4  5  6  7  8  91011121314] y_value [1.703659043.739677151.114135642.821350222.877356911.98391073  1.758679383.011090592.6281119  1.890081191.583006061.3142607 & NBSP; 1.014280620.846724940.07056874]][ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
y_value [1.70365904 3.73967715 1.11413564 2.82135022 2.87735691 1.98391073
 1.75867938 3.01109059 2.6281119  1.89008119 1.58300606 1.3142607
 1.01428062 0.84672494 0.07056874]

2. Thêm nhãn vào biểu đồ matplotlib

Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ thêm các nhãn tên trên biểu đồ. Trong ví dụ trước, nếu chúng ta thấy biểu đồ biểu đồ, thì khó hiểu những gì biểu đồ đang cố gắng nói bởi vì không có thông tin về dữ liệu trục x hoặc trục y. Và chúng tôi cũng không thể thấy nơi dữ liệu thực tế nằm trong lô. Vì vậy, chúng tôi sẽ thêm các điểm đánh dấu để xem các điểm dữ liệu trên lô cùng với các nhãn.

# addlabels.py

# Nhập thư viện cần thiết Matplotlib.pyplotas PLT
import matplotlib.pyplot as plt

# X và y Dữ liệu sốOfEmp = [13.200.250.300.350.400] năm = [2011,2012,2013,2014,2015,2016]
numberofemp = [13, 200, 250, 300, 350, 400]
year = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016]

# vẽ biểu đồ dòng plt.plot (năm, numberofemp, mark
plt.plot(year, numberofemp,marker="o")
# set label name of x-axis title
plt.xlabel("Year")

# Đặt tên nhãn của tiêu đề trục x plt.ylabel ("Số lượng nhân viên")
plt.ylabel("Number of Employees")

# Đặt tên nhãn tên của tiêu đề biểu đồ plt.title ("Số lượng nhân viên v/s tăng trưởng năm") plt.show ()
plt.title("Number of Employee V/s Year Growth")
plt.show()

Dòng 4 đến 8: Chúng tôi nhập thư viện cần thiết và tạo hai danh sách cho X và Y. Danh sách Numberoftemp đại diện cho trục X và năm danh sách đại diện cho trục y.: We import the required library and create two lists for X and Y. The list numberoftemp represents the X-axis and the list year represents the Y-axis.

Dòng 11: Chúng tôi chuyển các tham số X và Y đó vào hàm cốt truyện và thêm một tham số nữa trong điểm đánh dấu hàm lô. Điểm đánh dấu sẽ được sử dụng để hiển thị các điểm dữ liệu trên biểu đồ. Có một số điểm đánh dấu có sẵn để hỗ trợ. We pass those X and Y parameters to the plot function and add one more parameter in the plot function marker. The marker will be used to display the data points on the graph. There is a number of markers available to support.

Dòng 13 đến 19: Chúng tôi đặt tên nhãn dọc theo trục X, trục y và tên tiêu đề biểu đồ. We set the label names along the x-axis, y-axis, and the chart’s title name.

Đầu ra: python addlabels.py: python addlabels.py

3. Chú thích văn bản (matplotlib.pyplot.annotate ()) cho biểu đồ dòng

Chú thích văn bản là một chức năng khác trong matplotlib giúp chú thích các điểm dữ liệu.

# datapoints_labels_on_line_graph.py

# Nhập các gói yêu cầuImport matplotlib.pyplotas pltimport numpy là np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Nhập phương thức clf () để vẽ một biểu đồ khác trên cùng một cửa sổ biểu đồ plt.clf ()
plt.clf()

# Bộ dữ liệu giả từ numpy x_values ​​= np.arange (0,10,1) y_values ​​= np.random.nqual (loc = 2, scale = 0,2, kích thước = 10)
x_values = np.arange(0,10,1)
y_values = np.random.normal(loc=2, scale=0.2, size=10)

plt.plot (x_values, y_values, đánh dấu = 'd', mfc = 'Green', mec = 'yellow', ms = '7')plot(x_values,y_values,marker='D', mfc='green', mec='yellow',ms='7')

#Joins các giá trị x và y cho x, y inzip (x_values, y_values):
for x,y in zip(x_values,y_values):

& nbsp; & nbsp; Label = "{:. 3f}". Định dạng (y)= "{:.3f}".format(y)

& nbsp; & nbsp; plt.annotate (nhãn,# Đây là giá trị mà chúng tôi muốn dán nhãn (văn bản) & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; (x, y),# x và y là điểm vị trí nơi chúng tôi phải dán nhãn & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; = (0,10),# điều này cho khoảng cách giữa các điểm & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; ha = 'centre', & nbsp; & nbsp; & nbsp;annotate(label, # this is the value which we want to label (text)
                 (x,y), # x and y is the points location where we have to label
                 textcoords="offset points",
                 xytext=(0,10), # this for the distance between the points
                 # and the text label
                 ha='center',
                 arrowprops=dict(arrowstyle="->", color='green'))

plt.show ()show()

Dòng 14: Chúng tôi vượt qua các điểm đánh dấu tham số = Mạnh D, MFC (MarkerFaceColor) màu xanh lá cây, MEC (MarkeredGecolor) màu vàng và MS (đánh dấu). MEC (MarkeredGecolor) là một màu nằm ngoài điểm dữ liệu.: We pass the parameter marker=’D’, mfc (markerfacecolor) green colour, mec (markeredgecolor) yellow, and ms (markersize). The mec (markeredgecolor) is a colour that comes outside of the data point.

Dòng 19: Chúng tôi đang định dạng giá trị của y.: We are formatting the value of y.

Như hình dưới đây:

Giá trị thực của y = 2.0689824848029414

Sau định dạng, giá trị của Y là 2.069 (làm tròn đến 3 dấu thập phân)

Dòng 21 đến 29: Chúng tôi chuyển tất cả các tham số cần thiết vào hàm chú thích, đó là, (x, y). XYTEXT dành cho khoảng cách giữa các điểm và nhãn. Mũi tên là một tham số khác được sử dụng cho biểu đồ để hiển thị một cách chuyên nghiệp hơn. Và cuối cùng, chúng tôi vẽ đồ thị được hiển thị bên dưới.: We pass all the required parameters into the annotate function, which is the, (x, y). xytext is for the distance between the points and the label. The arrowprops is another parameter that is used for the graph to show a more professional way. And at last, we plot the graph which is shown below.

Đầu ra: Python datapoints_labels_on_line_graph.py: python datapoints_labels_on_line_graph.py

4. Chú thích văn bản (matplotlib.pyplot.annotate ()) cho biểu đồ thanh

Chúng ta cũng có thể thêm chú thích văn bản vào biểu đồ thanh của matplotlib.

# Annotation_bar_graph.py

# Nhập các gói yêu cầuImport matplotlib.pyplotas pltimport numpy là np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Nhập phương thức clf () để vẽ một biểu đồ khác trên cùng một cửa sổ biểu đồ plt.clf ()
plt.clf()

# Bộ dữ liệu giả từ numpy x_values ​​= np.arange (0,10,1) y_values ​​= np.random.nqual (loc = 2, scale = 0,2, kích thước = 10)
x_values = np.arange(0,10,1)
y_values = np.random.normal(loc=2, scale=0.5, size=10)

plt.plot (x_values, y_values, đánh dấu = 'd', mfc = 'Green', mec = 'yellow', ms = '7')bar(x_values,y_values)

#Joins các giá trị x và y cho x, y inzip (x_values, y_values):
for x,y in zip(x_values,y_values):
    label = "{:.3f}".format(y)

& nbsp; & nbsp; Label = "{:. 3f}". Định dạng (y)annotate(label, # this is the value which we want to label (text)
                 (x,y), # x and y is the points location where we have to label
                 textcoords="offset points",
                 xytext=(0,10), # this for the distance between the points
                 # and the text label
                 ha='center',
                 arrowprops=dict(arrowstyle="->", color='black'))

plt.show ()show()

Dòng 14: Chúng tôi vượt qua các điểm đánh dấu tham số = Mạnh D, MFC (MarkerFaceColor) màu xanh lá cây, MEC (MarkeredGecolor) màu vàng và MS (đánh dấu). MEC (MarkeredGecolor) là một màu nằm ngoài điểm dữ liệu.

Dòng 19: Chúng tôi đang định dạng giá trị của y.: This is the line where we did change. Now, we are calling the bar function and passing the x and y data into that.

Như hình dưới đây: python annotation_bar_graph.py

Giá trị thực của y = 2.0689824848029414

Sau định dạng, giá trị của Y là 2.069 (làm tròn đến 3 dấu thập phân)

Dòng 21 đến 29: Chúng tôi chuyển tất cả các tham số cần thiết vào hàm chú thích, đó là, (x, y). XYTEXT dành cho khoảng cách giữa các điểm và nhãn. Mũi tên là một tham số khác được sử dụng cho biểu đồ để hiển thị một cách chuyên nghiệp hơn. Và cuối cùng, chúng tôi vẽ đồ thị được hiển thị bên dưới.

# Nhập các gói yêu cầuImport matplotlib.pyplotas pltimport numpy là np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Nhập phương thức clf () để vẽ một biểu đồ khác trên cùng một cửa sổ biểu đồ plt.clf ()
plt.clf()

# Bộ dữ liệu giả từ numpy x_values ​​= np.arange (0,10,1) y_values ​​= np.random.nqual (loc = 2, scale = 0,5, kích thước = 10)
x_values = np.arange(0,10,1)
y_values = np.random.normal(loc=2, scale=0.5, size=10)

plt.scatter (x_values, y_values)scatter(x_values,y_values)

# zip tham gia tọa độ x và y theo cặp cho x, y inzip (x_values, y_values): & nbsp; & nbsp; Label = "{:. 3f}". Định dạng (y)
for x,y in zip(x_values,y_values):
    label = "{:.3f}".format(y)

& nbsp; & nbsp; plt.annotate (nhãn,# Đây là giá trị mà chúng tôi muốn dán nhãn (văn bản) & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; (x, y),# x và y là điểm vị trí nơi chúng tôi phải dán nhãn & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; = (0,10),# điều này cho khoảng cách giữa các điểm & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; ha = 'centre', & nbsp; & nbsp; & nbsp;annotate(label, # this is the value which we want to label (text)
                 (x,y), # x and y is the points location where we have to label
                 textcoords="offset points",
                 xytext=(0,10), # this for the distance between the points
                 # and the text label
                 ha='center',
                 arrowprops=dict(arrowstyle="->", color='black'))

plt.show ()show()

Mã chú thích trên giống như chú thích biểu đồ dòng. Sự thay đổi chúng tôi đã làm ở dòng 14.

Dòng 14: Đây là dòng mà chúng tôi đã thay đổi. Bây giờ, chúng tôi đang gọi hàm phân tán và truyền dữ liệu X và Y vào đó.: This is the line where we did change. Now, we are calling the scatter function and passing the x and y data into that.

Đầu ra: python annotation_scatter_plot.py: python annotation_scatter_plot.py

6. Truyền thuyết (Nhãn)

Khi chúng ta có bộ dữ liệu danh mục khác nhau và muốn vẽ trên cùng một biểu đồ, chúng ta cần một số ký hiệu để phân biệt danh mục nào thuộc loại nào. Điều đó có thể được giải quyết bằng cách sử dụng truyền thuyết như hình dưới đây.

# Sử dụng_legand_labels.py

# Nhập thư viện cần thiết Matplotlib.pyplotas PLT
import matplotlib.pyplot as plt

# X và Y Dữ liệu SốOfEmp_A = [13.200.250.300.350.400] NumberOfEmp_B = [10.100,150,200,250,800] năm = [2011,2012,2013,2014,2015,2016]
numberofemp_A = [13, 200, 250, 300, 350, 400]
numberofemp_B = [10, 100, 150, 200, 250, 800]
year = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016]

# vẽ biểu đồ dòng plt.plot (năm, numberofemp_a, marker = 'd', mfc = 'Green', mec = 'yellow', ms = '7') plt.plot (năm, numberOfEmp_b, marker = 'o' , MFC = 'Red', MEC = 'Green', MS = '7')
plt.plot(year, numberofemp_A, marker='D', mfc='green', mec='yellow',ms='7')
plt.plot(year, numberofemp_B, marker='o', mfc='red', mec='green',ms='7')

# Đặt tên nhãn của tiêu đề trục x plt.xlabel ("năm")
plt.xlabel("Year")

# Đặt tên nhãn của tiêu đề trục x plt.ylabel ("Số lượng nhân viên")
plt.ylabel("Number of Employees")

# Đặt tên nhãn tên của tiêu đề biểu đồ plt.title ("Số lượng nhân viên v/s tăng trưởng năm")
plt.title("Number of Employee V/s Year Growth")

plt.legend (['numberofemp_a', 'numberOfEmp_b']) plt.show ()legend(['numberofemp_A','numberofemp_B'])
plt.show()

Dòng 7 đến 8: Chúng tôi đã tạo hai danh sách dữ liệu NumberOfEmp_A và NumberOfEmp_B, cho trục x. Nhưng cả A và B đều có cùng giá trị trục y. Vì vậy, trong biểu đồ này, chúng tôi chỉ chia sẻ trục X vì tỷ lệ của trục y cho cả A và B là như nhau.: We created two data lists numberofemp_A and numberofemp_B, for the x-axis. But both A and B have the same y-axis values. So in this graph, we share the x-axis only because the scale of the y-axis for both A and B is the same.

Dòng 12 đến 13: Chúng tôi chỉ cần thêm một chức năng cốt truyện với một số tham số khác nhau.: We just added one more plot function with some different parameters.

Dòng 16 đến 22: Chúng tôi đã thêm nhãn cho biểu đồ.: We added labels for the graph.

Dòng 24: Chúng tôi đã tạo ra truyền thuyết cho hai loại này để hai loại khác nhau trên cùng một biểu đồ có thể dễ dàng phân biệt.: We created the legend for these two categories so that two different categories on the same graph can be easily differentiated.

Đầu ra: Python sử dụng_legand_labels.py: python using_legand_labels.py

Sự kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã thấy các phương pháp khác nhau mà chúng tôi có thể sử dụng cho biểu đồ nhãn. Chúng tôi cũng đã thấy cách chú thích dữ liệu văn bản trên biểu đồ, làm cho biểu đồ chuyên nghiệp hơn. Sau đó, chúng tôi đã thấy hàm huyền thoại để phân biệt các loại khác nhau trên cùng một biểu đồ.

Mã cho bài viết này có sẵn tại liên kết GitHub:

https://github.com/shekharpandey89/how-to-add-labels-on-matplotlib