plt.scatter怎么给坐标添加注释

使用plt.annotate()函数为plt.scatter()绘制的散点图中的点添加注释。具体步骤如下：
1. 在plt.scatter()函数中指定要绘制的点的坐标和其他参数，例如颜色、大小等。
2. 在plt.annotate()函数中指定要添加注释的点的坐标和注释内容等参数，例如注释的位置、字体大小、箭头样式等。
3. 使用plt.show()函数显示绘制的图形。

下面是一个示例代码，演示了如何使用plt.scatter()和plt.annotate()函数为散点图中的点添加注释：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]
plt.scatter(x, y, color='blue', s=50)

# 为每个点添加注释
for a, b in zip(x, y):
    plt.annotate(xy=(a, b), s=(a, b), textcoords="offset points", xytext=(+10, -10), weight="heavy", color="red", fontsize=12, arrowprops=dict(arrowstyle="->", color="green"))

# 显示图形
plt.show()

相关问题

plt.scatter label设置注释字体颜色

在使用matplotlib库的plt.scatter函数时，可以通过设置label参数来添加注释。要设置注释字体颜色，可以使用plt.text函数来实现。具体步骤如下：

1. 首先，使用plt.scatter函数创建散点图，并设置label参数为注释内容。

   plt.scatter(x, y, label='注释内容')

2. 然后，使用plt.text函数来添加注释，并设置color参数为所需的字体颜色。

   plt.text(x, y, '注释内容', color='字体颜色')

其中，x和y分别表示注释的位置坐标。

下面是一个完整的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y, label='散点图')
plt.text(3, 6, '注释内容', color='red')

plt.legend()
plt.show()

这样就可以在散点图上添加注释，并设置注释字体的颜色了。

d2l.plt.scatter()是什么函数

d2l.plt.scatter() 是 Deep Learning - The Straight Dope (D2L) 书中定义的一个函数，用于绘制散点图。它是基于 Matplotlib 库实现的，具有以下特点：

- 支持自定义点的颜色、大小、形状等属性。
- 支持添加标题、坐标轴标签等注释。
- 支持同时绘制多个散点图。

该函数的定义如下：

def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)):
    """Set matplotlib figure size."""
    use_svg_display()
    d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize

def use_svg_display():
    """Use svg format to display plot in jupyter."""
    d2l.plt.rcParams['svg.fonttype'] = 'none'

def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,
         ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=None,
         figsize=(3.5, 2.5), axes=None):
    """Plot multiple lines."""
    if legend is None:
        legend = []
    set_figsize(figsize)
    axes = axes if axes else d2l.plt.gca()
    # Return True if X (tensor or list) has more than 1 dimension
    def has_one_dim(X):
        if isinstance(X, np.ndarray) or isinstance(X, list):
            return len(X.shape) == 1
        else:
            return len(X.size()) == 1
    # Convert Y to list so that len(Y) is always defined
    if Y is None:
        Y = []
    if not isinstance(Y, list):
        Y = [Y]
    if not isinstance(X, list):
        X = [X] * len(Y)
    if len(X) != len(Y):
        X = X * len(Y)
    # Format lines and points
    if fmts is None:
        fmts = ['-'] * len(X)
    elif isinstance(fmts, str):
        fmts = [fmts] * len(X)
    # Plot
    for x, y, fmt in zip(X, Y, fmts):
        if has_one_dim(x):
            x = np.arange(len(y)) + 1
        axes.plot(x, y, fmt)
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    if xlim:
        axes.set_xlim(xlim)
    if ylim:
        axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()
    d2l.plt.show()

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, scale=2):
    """Plot a list of images."""
    figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
    _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
    for i in range(num_rows):
        for j in range(num_cols):
            axes[i][j].imshow(imgs[i * num_cols + j])
            axes[i][j].axes.get_xaxis().set_visible(False)
            axes[i][j].axes.get_yaxis().set_visible(False)
    return axes

def plot_learning_curves(train_acc, test_acc, train_loss, test_loss):
    """Plot the learning curves."""
    d2l.plt.plot(train_acc, linestyle='-', color='blue', label='train accuracy')
    d2l.plt.plot(test_acc, linestyle='--', color='red', label='test accuracy')
    d2l.plt.xlabel('epochs')
    d2l.plt.ylabel('accuracy')
    d2l.plt.legend(loc='upper right')
    d2l.plt.twinx()
    d2l.plt.plot(train_loss, linestyle='-', color='green', label='train loss')
    d2l.plt.plot(test_loss, linestyle='--', color='orange', label='test loss')
    d2l.plt.ylabel('loss')
    d2l.plt.legend(loc='upper left')
    d2l.plt.show()

def use_svg_display():
    """Use svg format to display plot in jupyter."""
    d2l.plt.rcParams['svg.fonttype'] = 'none'

def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)):
    """Set matplotlib figure size."""
    use_svg_display()
    d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize


def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,
         ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=None,
         figsize=(3.5, 2.5), axes=None):
    """Plot multiple lines."""
    if legend is None:
        legend = []
    set_figsize(figsize)
    axes = axes if axes else d2l.plt.gca()
    # Return True if X (tensor or list) has more than 1 dimension
    def has_one_dim(X):
        if isinstance(X, np.ndarray) or isinstance(X, list):
            return len(X.shape) == 1
        else:
            return len(X.size()) == 1
    # Convert Y to list so that len(Y) is always defined
    if Y is None:
        Y = []
    if not isinstance(Y, list):
        Y = [Y]
    if not isinstance(X, list):
        X = [X] * len(Y)
    if len(X) != len(Y):
        X = X * len(Y)
    # Format lines and points
    if fmts is None:
        fmts = ['-'] * len(X)
    elif isinstance(fmts, str):
        fmts = [fmts] * len(X)
    # Plot
    for x, y, fmt in zip(X, Y, fmts):
        if has_one_dim(x):
            x = np.arange(len(y)) + 1
        axes.plot(x, y, fmt)
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    if xlim:
        axes.set_xlim(xlim)
    if ylim:
        axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()
    d2l.plt.show()

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, scale=2):
    """Plot a list of images."""
    figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
    _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
    for i in range(num_rows):
        for j in range(num_cols):
            axes[i][j].imshow(imgs[i * num_cols + j])
            axes[i][j].axes.get_xaxis().set_visible(False)
            axes[i][j].axes.get_yaxis().set_visible(False)
    return axes

def plot_learning_curves(train_acc, test_acc, train_loss, test_loss):
    """Plot the learning curves."""
    d2l.plt.plot(train_acc, linestyle='-', color='blue', label='train accuracy')
    d2l.plt.plot(test_acc, linestyle='--', color='red', label='test accuracy')
    d2l.plt.xlabel('epochs')
    d2l.plt.ylabel('accuracy')
    d2l.plt.legend(loc='upper right')
    d2l.plt.twinx()
    d2l.plt.plot(train_loss, linestyle='-', color='green', label='train loss')
    d2l.plt.plot(test_loss, linestyle='--', color='orange', label='test loss')
    d2l.plt.ylabel('loss')
    d2l.plt.legend(loc='upper left')
    d2l.plt.show()

def set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend):
    """Set the axes for matplotlib."""
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    if xlim:
        axes.set_xlim(xlim)
    if ylim:
        axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()