在3D散点图中注释单词

时间:2018-11-29 15:59:03

标签: python matplotlib

我正在尝试在散点图上注释单词。

X是NLP预处理的结果(整数的数据帧),单词是与X长度相同并与其相关的单词列表。

打印(X)

pca = PCA(n_components=3)
result = pca.fit_transform(X)

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(15,15))
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.scatter3D(result[:,0], result[:,1], result[:, 2], cmap='Greens')
for i, txt in enumerate(words):
    ax.annotate(txt, (result[:,0][i],result[:,1][i]))

PCA on a text

尽管如此,如图所示,单词的文本描述仍无法正常工作,留下了一些没有注释的实例。

如何在3D图中将相应的单词添加到每个数据点?

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