更新：ユーザーcphycは、この回答のコード用にGithubリポジトリを作成し（こちらを参照）、コードをパッケージ化して、を使用してインストールできるようにしましたpip install matplotlib-label-lines。
かわいい写真：
でmatplotlib、それはに非常に簡単ですラベル等高線プロット（自動または手動でマウスクリックでラベルを配置することによって、のいずれか）。この方法でデータ系列にラベルを付ける同等の機能は（まだ）ないようです。私が欠けているこの機能を含まないことには、いくつかの意味上の理由があるかもしれません。
とにかく、私は次のモジュールを書きました。これは、半自動のプロットラベル付けを可能にします。numpy標準mathライブラリからの関数といくつかの関数のみが必要です。
説明
labelLines関数のデフォルトの動作は、ラベルをx軸に沿って均等に配置することです（yもちろん、正しい値に自動的に配置されます）。必要に応じて、各ラベルのx座標の配列を渡すことができます。右下のプロットに示されているように、1つのラベルの位置を微調整し、必要に応じて残りを均等に配置することもできます。
さらに、label_lines関数は、plotコマンドでラベルが割り当てられていない行（または、ラベルにが含まれている場合はより正確'_line'）を考慮しません。
関数呼び出しに渡される、labelLinesまたは関数呼び出しにlabelLine渡されるtextキーワード引数（呼び出しコードが指定しないことを選択した場合、一部のキーワード引数が設定されます）。
問題
- 注釈境界ボックスは、他の曲線に望ましくない干渉を起こすことがあります。左上のプロットの
1と10アノテーションで示されています。これを回避できるかどうかさえわかりません。
y時々代わりに位置を指定するとよいでしょう。- 適切な場所で注釈を取得するための反復プロセスです
- -
x軸の値がfloatsの場合にのみ機能します
ガチャ
- デフォルトでは、この
labelLines関数は、すべてのデータ系列が軸の範囲で指定された範囲に及ぶと想定しています。きれいな絵の左上のプロットの青い曲線を見てください。以下のために利用可能な唯一のデータがあった場合はxレンジ0.5- 1その後、我々は、おそらく（少し未満である所望の位置でラベルを置くことができませんでした0.2）。特に厄介な例については、この質問を参照してください。現在、コードはこのシナリオをインテリジェントに識別してラベルを再配置していませんが、妥当な回避策があります。labelLines関数はxvals引数を取ります。x幅全体のデフォルトの線形分布の代わりに、ユーザーが指定した値のリスト したがって、ユーザーはどちらを決定することができますx-各データ系列のラベル配置に使用する値。
また、これは、ラベルをその上にある曲線に合わせるというボーナスの目的を完了する最初の答えだと思います。:)
label_lines.py：
from math import atan2,degrees
import numpy as np
#Label line with line2D label data
def labelLine(line,x,label=None,align=True,**kwargs):
ax = line.axes
xdata = line.get_xdata()
ydata = line.get_ydata()
if (x < xdata[0]) or (x > xdata[-1]):
print('x label location is outside data range!')
return
#Find corresponding y co-ordinate and angle of the line
ip = 1
for i in range(len(xdata)):
if x < xdata[i]:
ip = i
break
y = ydata[ip-1] + (ydata[ip]-ydata[ip-1])*(x-xdata[ip-1])/(xdata[ip]-xdata[ip-1])
if not label:
label = line.get_label()
if align:
#Compute the slope
dx = xdata[ip] - xdata[ip-1]
dy = ydata[ip] - ydata[ip-1]
ang = degrees(atan2(dy,dx))
#Transform to screen co-ordinates
pt = np.array([x,y]).reshape((1,2))
trans_angle = ax.transData.transform_angles(np.array((ang,)),pt)[0]
else:
trans_angle = 0
#Set a bunch of keyword arguments
if 'color' not in kwargs:
kwargs['color'] = line.get_color()
if ('horizontalalignment' not in kwargs) and ('ha' not in kwargs):
kwargs['ha'] = 'center'
if ('verticalalignment' not in kwargs) and ('va' not in kwargs):
kwargs['va'] = 'center'
if 'backgroundcolor' not in kwargs:
kwargs['backgroundcolor'] = ax.get_facecolor()
if 'clip_on' not in kwargs:
kwargs['clip_on'] = True
if 'zorder' not in kwargs:
kwargs['zorder'] = 2.5
ax.text(x,y,label,rotation=trans_angle,**kwargs)
def labelLines(lines,align=True,xvals=None,**kwargs):
ax = lines[0].axes
labLines = []
labels = []
#Take only the lines which have labels other than the default ones
for line in lines:
label = line.get_label()
if "_line" not in label:
labLines.append(line)
labels.append(label)
if xvals is None:
xmin,xmax = ax.get_xlim()
xvals = np.linspace(xmin,xmax,len(labLines)+2)[1:-1]
for line,x,label in zip(labLines,xvals,labels):
labelLine(line,x,label,align,**kwargs)
上記の美しい画像を生成するコードをテストします。
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import loglaplace,chi2
from labellines import *
X = np.linspace(0,1,500)
A = [1,2,5,10,20]
funcs = [np.arctan,np.sin,loglaplace(4).pdf,chi2(5).pdf]
plt.subplot(221)
for a in A:
plt.plot(X,np.arctan(a*X),label=str(a))
labelLines(plt.gca().get_lines(),zorder=2.5)
plt.subplot(222)
for a in A:
plt.plot(X,np.sin(a*X),label=str(a))
labelLines(plt.gca().get_lines(),align=False,fontsize=14)
plt.subplot(223)
for a in A:
plt.plot(X,loglaplace(4).pdf(a*X),label=str(a))
xvals = [0.8,0.55,0.22,0.104,0.045]
labelLines(plt.gca().get_lines(),align=False,xvals=xvals,color='k')
plt.subplot(224)
for a in A:
plt.plot(X,chi2(5).pdf(a*X),label=str(a))
lines = plt.gca().get_lines()
l1=lines[-1]
labelLine(l1,0.6,label=r'$Re=${}'.format(l1.get_label()),ha='left',va='bottom',align = False)
labelLines(lines[:-1],align=False)
plt.show()
plt.plot(x2, 3*x2**2, label="3x*x"); plt.plot(x2, 2*x2**2, label="2x*x"); plt.plot(x2, 0.5*x2**2, label="0.5x*x"); plt.plot(x2, -1*x2**2, label="-x*x"); plt.plot(x2, -2.5*x2**2, label="-2.5*x*x"); my_legend();これにより、ラベルの1つが左上隅に配置されます。これを修正する方法に関するアイデアはありますか？問題のように思われるのは、線が近すぎることです。