向散景图添加标签

在数据可视化过程中，标签是非常重要的一种元素。通过在图表中添加标签可以更加直观地表达数据。在散景图中添加标签也是相当常见的操作，本文将介绍向散景图添加标签的方式。

散景图简介

散景图是一种常见的数据可视化图表类型，常用于显示两个变量之间的相关性。在点图中，每个数据点代表一个特定的数据点。散点图也可以用于展示多个变量之间的关系，其中每个维度的数据点由不同的颜色表示。

添加标签

在散点图中，我们通常希望在特定的数据点上标记标签，以帮助用户更加具体的理解数据。为了在绘图中添加标签，我们需要调用 text 函数，该函数可在给定的位置绘制文字标签。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
labels = np.random.randint(0, 100, 50)

plt.scatter(x, y)
for i in range(len(labels)):
    plt.text(x[i], y[i], labels[i])
plt.show()

示例代码解释：

• x 和 y 是要展示为点的数据。
• labels 用于生成每个点的标签。
• plt.scatter(x, y) 绘制散点图。
• plt.text(x[i], y[i], labels[i]) 在对应的点上添加标签。

运行代码后，将显示绘制的散点图及对应的标签。

高级标签

在散点图中添加标签时，我们可以在标签周围添加边框和填充颜色，以提高可读性和美观度。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
labels = np.random.randint(0, 100, 50)

plt.scatter(x, y)
for i in range(len(labels)):
    plt.text(x[i], y[i], labels[i], 
             bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5))

plt.show()

示例代码解释：

• x 和 y 是要展示为点的数据。
• labels 用于生成每个点的标签。
• plt.scatter(x, y) 绘制散点图。
• plt.text(x[i], y[i], labels[i], bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5)) 在对应的点上添加标签并设置填充颜色和透明度。

运行代码后，将显示具有标签边框和填充颜色的散点图。

总结，向散景图中添加标签很简单。在 scatter 函数中传入点的坐标，然后使用 text 函数添加标签即可。在此基础上，还可以通过高级选项来自定义标签外观以实现更多的效果。