基于散点图可视化python设置值答案

【问题标题】：set values based on scatter plot visualization python基于散点图可视化python设置值
【发布时间】：2021-06-11 11:32:22
【问题描述】：

如果变量位于散点图中的某个部分，是否可以为变量设置标签？还是只能手动？

每个彩色点都是可变的。

that's what I get with help of a scatter plot

因此，我想用一些 python 脚本来获得它，但我不知道如何：

var   | label
-------------
3 65  | low
3 40  | low
7 180 | high
     ...
5 40  | undervalued

【问题讨论】：

标签： python python-3.x scatter-plot scatter

【解决方案1】：

我不知道有任何 matplotlib 函数可以满足您的要求，但您可以使用 annotate 轻松注释您的观点：

import matplotlib.pyplot as plt

# So starting from your example
y = [65, 40, 180, 40]
x = [3, 3, 7, 5]
labels = ['low', 'low', 'high', 'undervalued']

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)

for i, label in enumerate(labels):
    ax.annotate(label, (x[i], y[i]))

或者，如果您对每个标签都有一些间隔，您可以编写一个返回所需标签的函数，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# Based on the image you provided
def get_label(x,y):
    if x<4 and y<100:
        return 'low'
    elif x<4 and y>=100:
        return 'overvalued'
    elif x>=4 and y<100:
        return 'undervalued'
    else:
        return 'high'

y = [65, 40, 180, 40]
x = [3, 3, 7, 5]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)

for x_current, y_current in zip(x,y):
    ax.annotate(get_label(x_current, y_current), (x_current, y_current))

您可以在documentation 中找到更多格式。

【讨论】：