如何在稀疏散點圖中將點的計數添加爲標籤

我有稀疏的散點圖可視化預測值與實際值的比較。值的範圍是1-4，並且沒有小數點。如何在稀疏散點圖中將點的計數添加爲標籤

我試圖plotly迄今與HTE下面的代碼（但我還可以使用matplotlib溶液）：

my_scatter = go.Scatter(
    x = y_actual, y = y_pred, mode = 'markers', 
    marker = dict(color = 'rgb(240, 189, 89)', opacity=0.5) 
)

這很好地打印的曲線圖（見下文）。我使用不透明度來查看每個點的密度。即如果兩點彼此重疊，則點將以較暗的顏色顯示。但是，這不夠解釋。是否可以將每個點的計數添加爲標籤？在某些交叉路口有一些重疊。我想顯示多少點相交。這可以自動使用matplotlib或plotly？

來源

2017-04-21 renakre

@ImportanceOfBeingErnest我這一遺憾。我希望它看起來更好！（可能是因爲我的英語不好！） – renakre

在matplotlib中沒有自動的方式來做你想做的事。（雖然我不太瞭解情節）。您可能需要找出哪些點重疊，可能是使用numpy histogram2d或熊貓數據透視表。然後你可以註釋點（例如使用matplotlib.text）。 – ImportanceOfBeingErnest

@ImportanceOfBeingErnest您是否有建議使用不同的圖表來表示數據？ – renakre

這個答案使用matplotlib。

首先回答最初的問題：您需要了解數據在給定座標上產生點的頻率以便能夠註釋點。如果所有值都是整數，則可以使用2d直方圖輕鬆完成。走出hstogram的一會又只選擇那些箱，其中計數值是非零和環型標註相應的值：

x = [3, 0, 1, 2, 2, 0, 1, 3, 3, 3, 4, 1, 4, 3, 0] 
y = [1, 0, 4, 3, 2, 1, 4, 0, 3, 0, 4, 2, 3, 3, 1] 

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x = np.array(x) 
y = np.array(y) 

hist, xbins,ybins = np.histogram2d(y,x, bins=range(6)) 
X,Y = np.meshgrid(xbins[:-1], ybins[:-1]) 
X = X[hist != 0]; Y = Y[hist != 0] 
Z = hist[hist != 0] 


fig, ax = plt.subplots() 
ax.scatter(x,y, s=49, alpha=0.4) 

for i in range(len(Z)): 
    ax.annotate(str(int(Z[i])), xy=(X[i],Y[i]), xytext=(4,0), 
       textcoords="offset points") 

plt.show()

然後您可以決定不繪製所有點，但結果從它提供改變散點的顏色和大小的機會直方圖化，

ax.scatter(X,Y, s=(Z*20)**1.4, c = Z/Z.max(), cmap="winter_r", alpha=0.4)

由於所有的值都是整數，你也可以選擇圖像的情節，

fig, ax = plt.subplots() 
ax.imshow(hist, cmap="PuRd") 

for i in range(len(Z)): 
    ax.annotate(str(int(Z[i])), xy=(X[i],Y[i]), xytext=(0,0), color="w", 
       ha="center", va="center", textcoords="offset points")

沒有necesity計算出現的次數，另一種選擇是使用hexbin情節。這給點稍微不準確的位置，杜對六邊形分檔，但我仍然想提這個選項。

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.colors 
import numpy as np 

x = np.array(x) 
y = np.array(y) 

fig, ax = plt.subplots() 

cmap = plt.cm.PuRd 
cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)] 
cmaplist[0] = (1.0,1.0,1.0,1.0) 
cmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('mcm',cmaplist, cmap.N) 

ax.hexbin(x,y, gridsize=20, cmap=cmap, linewidth=0) 

plt.show()

來源

2017-04-21 15:15:13 ImportanceOfBeingErnest

感謝您的詳細回覆！ – renakre

如何在稀疏散點圖中將點的計數添加爲標籤

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