


Comment pouvons-nous empêcher les annotations qui se chevauchent dans les graphiques ?
Résoudre les annotations qui se chevauchent dans les graphiques
Les annotations ou le texte qui se chevauchent peuvent nuire à la clarté et à la lisibilité des graphiques. Ce problème survient souvent lors de l’affichage de plusieurs points de données rapprochés. Pour résoudre ce problème, diverses approches ont été développées, notamment celles des graphiques à barres.
Utiliser des bibliothèques pour l'ajustement des annotations
Une solution efficace pour ajuster les annotations consiste à utiliser des bibliothèques telles que comme ajusterText. Cette bibliothèque fournit une méthode pratique pour repositionner automatiquement les annotations afin d'éviter les chevauchements. Il utilise un algorithme dirigé par force pour calculer la disposition optimale des éléments de texte en fonction de leurs positions relatives.
Exemple d'implémentation avec ajusterText
Pour illustrer l'utilisation de ajusterText, considérez le code Python suivant :
<code class="python">from adjustText import adjust_text # Define data points and annotation text text = [x for (x,y,z) in together] eucs = [y for (x,y,z) in together] covers = [z for (x,y,z) in together] # Create plot with annotations plt.plot(eucs, covers, color="black", alpha=0.5) texts = [] for x, y, s in zip(eucs, covers, text): texts.append(plt.text(x, y, s)) # Adjust annotations using adjustText adjust_text(texts, only_move={'points':'y', 'texts':'y'})</code>
Ce code générera un graphique avec des annotations automatiquement repositionnées pour éviter les chevauchements.
Considérations supplémentaires
Pour un contrôle plus précis sur le placement des annotations, vous pouvez affiner les paramètres ajusterText. Par exemple, vous pouvez spécifier l'alignement des annotations par rapport à leurs points de données ou empêcher tout mouvement le long de l'axe des x.
De plus, vous pouvez intégrer des techniques pour éviter les collisions avec les lignes du graphique. Une approche consiste à créer des points artificiels le long des lignes par interpolation et à les utiliser pour la répulsion lors de l'ajustement des annotations.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
