多个最大标签matplotlib

Question

我正在尝试标记多个最大值，但无法正确显示它们。另外，标签显示的位置离与图例重叠的位置太远。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x1,y1= np.loadtxt('MaxMin1.txt', dtype=str, unpack=True)

x1 = x1.astype(int)
y1 = y1.astype(float)

x2,y2= np.loadtxt('MaxMin2.txt', dtype=str, unpack=True)

x2 = x2.astype(int)
y2 = y2.astype(float)

x3,y3= np.loadtxt('MaxMin3.txt', dtype=str, unpack=True)

x3 = x3.astype(int)
y3 = y3.astype(float)

#-------------------------------------------------------------
def annot_max(x,y, ax=None):
    xmax = x[np.argmax(y)]
    ymax = y.max()
    text= "x={:.3f}, y={:.3f}".format(xmax, ymax)
    if not ax:
        ax=plt.gca()
    bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="w", ec="k", lw=0.72)
    arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="angle,angleA=0,angleB=60")
    kw = dict(xycoords='data',textcoords="axes fraction",
              arrowprops=arrowprops, bbox=bbox_props, ha="left", va="top")
    ax.annotate(text, xy=(xmax, ymax), xytext=(0.94,0.96), **kw)


#-------------------------------------------------------------

fig=plt.figure()
fig.show()
ax=fig.add_subplot(111)

ax.plot(x1,y1,c='b',ls='-',label='Recovery',fillstyle='none')
ax.plot(x2,y2,c='g',ls='-',label='Normal')
ax.plot(x3,y3,c='r',ls='-',label='No-Recovery')
annot_max(x1,y1)
annot_max(x2,y2)
annot_max(x3,y3)
plt.legend(loc=1)

# naming the x axis 
plt.xlabel('<------Instances(count)------>') 
# naming the y axis 
plt.ylabel('Acceleration (m/sq.sec)') 
# giving a title to my graph 
plt.title('Fall Detection Comparison graph')

plt.show()

我得到的输出是Output Graph 我只是从python开始，所以我可能无法理解很小的提示。请帮忙。

Answer 1

您需要更改功能annot_max。 首先，根据xytext=(0.94,0.96)，所有标签都显示在同一位置。您必须根据xmax和ymax的坐标指定标签位置，如下所示。

然后将textcoords更改为data值以根据数据而非轴分数来操纵标签位置。在我的示例中，xytext=(xmax+.5,ymax+5)意味着标签框的位置将从xmax偏移+.5点，而从ymax偏移+5点（您必须根据数据使用自己的值）。

但是我建议您手动放置标签，因为您最多可以放置3个标签（在参数xytext中指定每个标签框的位置，例如xytext=(100,40)-您的第1个最大值）。

Matplotlib无法避免自动重叠文本框。

要挤压标签框，您可以将文本放置在两行中，即text= "x={:.3f},\ny={:.3f}".format(xmax, ymax)。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x1=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
x2 = x1[:]
x3 = x1[:]
y1=np.array([1,2,3,100,5,6,7,8,9,10])
y2=np.array([50,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
y3=np.array([1,2,3,4,5,6,75,8,9,10])

#-------------------------------------------------------------
def annot_max(x,y, ax=None):
    xmax = x[np.argmax(y)]
    ymax = y.max()
    text= "x={:.3f}, y={:.3f}".format(xmax, ymax)
    if not ax:
        ax=plt.gca()
    bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="w", ec="k", lw=0.72)
    arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="angle,angleA=0,angleB=60")
    kw = dict(xycoords='data',textcoords="data",
              arrowprops=arrowprops, bbox=bbox_props, ha="left", va="top")
    ax.annotate(text, xy=(xmax, ymax), xytext=(xmax+.5,ymax+5), **kw)


#-------------------------------------------------------------

fig=plt.figure()
fig.show()
ax=fig.add_subplot(111)

ax.plot(x1,y1,c='b',ls='-',label='Recovery',fillstyle='none')
ax.plot(x2,y2,c='g',ls='-',label='Normal')
ax.plot(x3,y3,c='r',ls='-',label='No-Recovery')
annot_max(x1,y1)
annot_max(x2,y2)
annot_max(x3,y3)
plt.legend(loc=1)

# naming the x axis 
plt.xlabel('<------Instances(count)------>') 
# naming the y axis 
plt.ylabel('Acceleration (m/sq.sec)') 
# giving a title to my graph 
plt.title('Fall Detection Comparison graph')

plt.show()