在 matplotlib 中同时显示绘图的注释文本答案

【问题标题】：Display annotation text of plot simultaneously in matplotlib在 matplotlib 中同时显示绘图的注释文本
【发布时间】：2020-02-13 13:36:12
【问题描述】：

我正在尝试同时在同一个图形（或图形）中显示多个图的注释文本。下面的代码完美运行，但它一次显示一个图的一个注释，但我的图有多个图。 plot1_list、plot2_list、plot3_list 是我的图表中的图表列表。注释文本在我的图中采用“标签”的形式。如何同时显示每个列表中每个图的注释文本？

import mplcursors



cursor1 = mplcursors.cursor(plot1_list, hover=False, bindings={"toggle_visible": "h", "toggle_enabled": "e"})
@cursor1.connect("add")
def on_add(sel):
    sel.annotation.set_text(sel.artist.get_label())

cursor2 = mplcursors.cursor(plot2_list, hover=False, bindings={"toggle_visible": "h", "toggle_enabled": "e"})
@cursor2.connect("add")
def on_add(sel):
    sel.annotation.set_text(sel.artist.get_label())

cursor3 = mplcursors.cursor(plot3_list, hover=False, bindings={"toggle_visible": "h", "toggle_enabled": "e"})
@cursor3.connect("add")
def on_add(sel):
    sel.annotation.set_text(sel.artist.get_label())

以上代码中的情节列表是使用以下代码创建的：

label1 = str("MAXIMUM HEAD=" + str(m_head))
label2 = str("MAXIMUM POWER=" + str(m_power))
label3 = str("MAXIMUM EFFICIENCY=" + str(m_efficiency))

plot1, = host.plot(y0, y, linestyle=styles[0], color=colorstouse[count], label=label1)
plot2, = par1.plot(y0, y1, linestyle=styles[1], color=colorstouse[count], label=label2)
plot3, = par2.plot(y0, y2, linestyle=styles[2], color=colorstouse[count], label=label3)

【问题讨论】：

host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes) plt.subplots_adjust(right=0.75) par1 = host.twinx() par2 = host.twinx() new_fixed_axis = par1.get_grid_helper()。 new_fixed_axis par1.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right", axes=par1, offset=(0, 0)) par1.axis["right"].toggle(all=True) new_fixed_axis = par2.get_grid_helper ().new_fixed_axis par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right", axes=par2, offset=(60, 0)) par2.axis["right"].toggle(all=True)跨度>
x 轴相同，y 轴不同。
我添加了一个情节图像。如果您会注意到其中一个图在单击时有注释，但是一旦我单击另一个图，注释就会出现在另一个图上，而当前的图就会消失。我想在它们的蓝色和红色图上注释。
感谢您的帮助。我确实有最新版本。在我的情况下，所有三个注释都显示为最大头、最大功率和最大效率。但问题是它们只出现在每种颜色的情节中。我的意思是让我们在上图中说，我总共需要 6 个注释，但它不起作用。它只显示三个。
其实我的情节是动态的。这取决于用户的选择。它可以是 6 也可以是 90。在这种情况下我应该如何处理？谢谢

标签： python-3.x matplotlib plot annotations mplcursors

【解决方案1】：

在您的情况下，您需要为每条曲线使用单独的 mplcursor。这样，它们中的每一个都可以单独打开或关闭。

代码看起来比必要的要复杂一些。这是一个简化的尝试。该示例显示了使用 3 个轴的 15 条曲线。请注意，它可能会变得非常拥挤，因此 90 条曲线可能有点太多了。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import mplcursors

num_devices = 5
fig, host = plt.subplots(figsize=(12, 4))
fig.subplots_adjust(right=0.8)

par1 = host.twinx()
par2 = host.twinx()
par2.spines["right"].set_position(("axes", 1.1))

x = np.linspace(0, 10)
y = -x ** 2 + 5 * x + 10
y1 = 10 + 20 * np.cos(x)
y2 = 30 + 5 * np.sin(x)

ys = [y + np.random.uniform(10, 30) for i in range(num_devices)]
y1s = [y1 + np.random.uniform(10, 30) for i in range(num_devices)]
y2s = [y2 + np.random.uniform(10, 30) for i in range(num_devices)]

colors = plt.cm.tab10.colors
plots = []
for dev in range(num_devices):
    plot1 = host.plot(x, ys[dev], c=colors[dev], ls='-', label=f'plot 1 - dev {dev}')
    plot2, = par1.plot(x, y1s[dev], c=colors[dev], ls='--', label=f'plot 2 - dev {dev}')
    plot3, = par2.plot(x, y2s[dev], c=colors[dev], ls=':', label=f'plot 3 - dev {dev}')
    plots += [plot1, plot2, plot3]

print(plots)
for i, plot in enumerate(plots):
    cursor = mplcursors.cursor(plot, hover=False, bindings={"toggle_visible": "h", "toggle_enabled": "e"})
    cursor.connect("add", lambda sel: sel.annotation.set_text(sel.artist.get_label()))
plt.show()

【讨论】：