Matplotlib 简明教程

Matplotlib - Coords Report

坐标报告（简称“坐标报告”）是一个包含有关地图上不同位置或点的信息的文档或数据文件。使用坐标描述这些位置，坐标就像一组指示，准确地指出地球表面的某个位置。

想象一下，您有一份您所在社区的大地图，并且您想确切地告诉某人您的房子在哪里。您可以给他们坐标，这就像地图上您房子准确位置的密码。此代码可能如下所示：纬度 40.7128° N，经度 74.0060° W -

coords report1

Coords Report in Matplotlib

在 Matplotlib 中，坐标报告提供有关绘图中点或对象位置的信息。此报告包括详细信息，例如每个点的 x 坐标和 y 坐标，以及任何附加属性，例如大小、颜色或标签。

您在 Matplotlib 中使用 scatter() 函数创建一个坐标报告或任何其他涉及坐标的绘图。此函数采用两个参数：x 和 y，它们表示要绘制的点的坐标。

Scatter Plot Coord Report

在 Matplotlib 中，散点图坐标报告提供有关散点图中显示的各个数据点的详细信息。此报告包括每个点的 x 和 y 坐标，允许您精确地在绘图中识别其位置。此外，它可能包含与每个数据点关联的其他属性，例如大小、颜色或标签。

Example

在以下示例中，我们正在使用两组数据创建一个散点图：x 和 y，其中 x 表示 x 轴上的值，而 y 表示 y 轴上的相应值。此外，我们使用 for 循环遍历 x 和 y 中的每对坐标，并且对于每个点，我们使用 text() 函数显示坐标作为绘图中的文本。这提供了散点图上每个点的坐标的可视化表示 -

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Scatter Plot Coord Report')
plt.grid(True)

# Displaying coordinates
for i in range(len(x)):
   plt.text(x[i], y[i], f'({x[i]}, {y[i]})', fontsize=8, verticalalignment='bottom')

plt.show()

以下是上面代码的输出： -

coords report2

Line Plot Coord Report

在 Matplotlib 中，折线图坐标报告提供有关折线图中沿线绘制的点的详细信息。此报告包括每个点的 x 和 y 坐标，表示它们在绘图中的位置。此外，它可能包含与每个点关联的其他属性，例如标记、颜色或标签。

Example

在此，我们使用两组数据创建一个折线图：x 和 y，其中 x 表示 x 轴上的值，而 y 表示 y 轴上的相应值 -

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Line Plot Coord Report')
plt.grid(True)

# Display coordinates
for i in range(len(x)):
   plt.text(x[i], y[i], f'({x[i]}, {y[i]})', fontsize=8, verticalalignment='bottom')
plt.show()

执行上述代码，我们将得到以下输出 −

coords report3

Bar Plot Coord Report

在 Matplotlib 中，柱状图坐标报告提供有关柱状图中显示的柱状图的详细信息。此报告包括每个柱状图的 x 和 y 坐标，表示它们在绘图中的位置。此外，它可能包含其他属性，例如每个柱状图的宽度、高度或颜色。

Example

在以下示例中，我们首先定义两组数据“x”和“y”，创建一个柱状图。然后，我们使用 text() 函数将坐标报告放置在绘图上。此函数使用第三个数据点“C”的标签及其相应值“7”指定坐标 (2, 7)，该值格式为红色并水平居中 -

import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 15, 7, 10, 12]

plt.bar(x, y)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Bar Plot Coord Report')
plt.grid(axis='y')

# Coordinate report
plt.text(2, 7, f'({x[2]}, {y[2]})', fontsize=12, color='red', ha='center')

plt.show()

执行上面的代码后，我们得到以下输出： -

coords report4

Pie Chart Coord Report

在 Matplotlib 中，饼图坐标报告提供有关饼图中显示的各个扇区的详细信息。此报告包括每个扇区的作为整个饼图的几分之一表示的位置和大小。此外，它可能包含与每个扇区关联的其他属性，例如标签或颜色。

Example

现在，我们正在创建一个带有标签和相应大小的饼图饼图。“autopct”参数格式化图表上显示的百分比值。此外，我们正在使用坐标 (0, 0) 将坐标报告放置在图表中心 -

import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
sizes = [15, 30, 20, 10, 25]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')
plt.title('Pie Chart Coord Report')

# Coordinate report
plt.text(0, 0, f'(0.0, 0.0)', fontsize=12, color='yellow', ha='center')

plt.show()

执行上述代码，我们将得到以下输出 −

coords report5