ipythonノートブックのmatplotlibプロットに任意の行を追加する

私はpython / matplotlibとipythonノートブックの両方で使用するのが初めてです。既存のグラフに注釈線を追加しようとしていますが、グラフに線を描画する方法がわかりません。したがって、たとえば、次のようにプロットするとします。

import numpy as np
np.random.seed(5)
x = arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
p =  plot(x, y, "o")

次のグラフが表示されます。

では、（70,100）から（70,250）までの垂直線を追加するにはどうすればよいでしょうか。（70,100）から（90,200）までの対角線はどうですか？

私はいくつかのことを試しましたが、私の側ではLine2D()混乱しか生じませんでした。ではR、segments（）関数を使用して、線分を追加します。に同等のものはありmatplotlibますか？

plotコマンドに対応するデータ（セグメントの境界）を入力することで、必要な線を直接プロットできます。

plot([x1, x2], [y1, y2], color='k', linestyle='-', linewidth=2)

（もちろん、色、線幅、線のスタイルなどを選択できます）

あなたの例から：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(5)
x = np.arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
plt.plot(x, y, "o")


# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.plot([70, 70], [100, 250], 'k-', lw=2)

# draw diagonal line from (70, 90) to (90, 200)
plt.plot([70, 90], [90, 200], 'k-')

plt.show()

初心者には遅すぎません。

plt.axvline(x, color='r')

yminとymaxを使用して、yの範囲も取得します。

使用vlines：

import numpy as np
np.random.seed(5)
x = arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
p =  plot(x, y, "o")
vlines(70,100,250)

基本的なコールシグネチャは次のとおりです。

vlines(x, ymin, ymax)
hlines(y, xmin, xmax)

Matplolibは、OPが求めていた「注釈線」を許可するようになりました。このannotate()関数は、いくつかの形式の接続パスを可能にし、ヘッドレスおよびテイルス矢印、つまり単純な線はその1つです。

ax.annotate("",
            xy=(0.2, 0.2), xycoords='data',
            xytext=(0.8, 0.8), textcoords='data',
            arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                      connectionstyle="arc3, rad=0"),
            )

ではドキュメント、それはあなたが最初の引数として空の文字列を持つ唯一の矢印を描くことができると言います。

OPの例から：

%matplotlib notebook
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(5)
x = np.arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
plt.plot(x, y, "o")


# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.annotate("",
              xy=(70, 100), xycoords='data',
              xytext=(70, 250), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

# draw diagonal line from (70, 90) to (90, 200)
plt.annotate("",
              xy=(70, 90), xycoords='data',
              xytext=(90, 200), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

plt.show()

gcalmettesの答えのアプローチと同様に、色、線幅、線のスタイルなどを選択できます。

ここでは、2つのサンプル行の1つを赤く太くし、100％不透明ではないコードの一部を変更しています。

# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.annotate("",
              xy=(70, 100), xycoords='data',
              xytext=(70, 250), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              edgecolor = "red",
                              linewidth=5,
                              alpha=0.65,
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

を調整して、接続線に曲線を追加することもできconnectionstyleます。

多くの行で非効率になるplotorを乱用する代わりに、以下annotateを使用できますmatplotlib.collections.LineCollection。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

np.random.seed(5)
x = np.arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
plt.plot(x, y, "o")

# Takes list of lines, where each line is a sequence of coordinates
l1 = [(70, 100), (70, 250)]
l2 = [(70, 90), (90, 200)]
lc = LineCollection([l1, l2], color=["k","blue"], lw=2)

plt.gca().add_collection(lc)

plt.show()

これは、ラインのリストを受け取ります[l1, l2, ...]。各ラインは、N座標のシーケンスです（Nは2を超える場合があります）。

標準のフォーマットキーワードが使用可能であり、単一の値（この場合、値はすべての行に適用されます）または一連のM values（この場合、i番目の行の値は）を受け入れますvalues[i % M]。