Platzieren von Textboxen in Matplotlib

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Einführung

Beim Erstellen von Datenvisualisierungen kann das Hinzufügen von Anmerkungen das Verständnis der Diagramme durch die Betrachter erheblich verbessern. Textfelder sind eine effektive Methode, um zusätzliche Informationen direkt in Ihre Visualisierungen einzufügen. Matplotlib, eine beliebte Python-Bibliothek zur Erstellung von statischen, animierten und interaktiven Visualisierungen, bietet leistungsstarke Werkzeuge zum Hinzufügen von anpassbaren Textfeldern zu Ihren Diagrammen.

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie Textfelder in Matplotlib-Diagrammen mit Python platzieren. Sie werden lernen, wie Sie Text in Achsenkoordinaten positionieren, was den Text in einer festen Position relativ zum Diagramm hält, unabhängig von Änderungen der Datenskala. Darüber hinaus werden Sie lernen, wie Sie Textfelder mit verschiedenen Stilen, Farben und Transparenzgraden mithilfe der bbox-Eigenschaft anpassen können.

Am Ende dieses Labs können Sie informative und optisch ansprechende Diagramme mit strategisch platzierten Anmerkungen für Ihre Datenvisualisierungsprojekte erstellen.

Tipps zur virtuellen Maschine (VM)

Nach Abschluss des Starts der virtuellen Maschine klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und auf Jupyter Notebook für die Übung zuzugreifen.

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Sie müssen möglicherweise einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook kann die Validierung von Vorgängen nicht automatisiert werden.

Wenn Sie während des Labs auf Probleme stoßen, können Sie sich gerne an Labby wenden, um Hilfe zu erhalten. Wir freuen uns über Ihr Feedback nach der Sitzung, um das Lab-Erlebnis zu verbessern.

Erstellen eines Jupyter Notebooks und Vorbereiten der Daten

In diesem ersten Schritt werden wir ein neues Jupyter Notebook erstellen und unsere Daten für die Visualisierung vorbereiten.

Erstellen eines neuen Notebooks

In der ersten Zelle des Notebooks importieren wir die erforderlichen Bibliotheken. Geben Sie den folgenden Code ein und führen Sie ihn aus, indem Sie auf die Schaltfläche "Run" klicken oder Shift+Enter drücken:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
libraries-imported

Dieser Code importiert zwei essentielle Bibliotheken:

  • matplotlib.pyplot: Eine Sammlung von Funktionen, die matplotlib wie MATLAB funktionieren lassen
  • numpy: Ein grundlegendes Paket für wissenschaftliche Berechnungen in Python

Erstellen von Beispieldaten

Jetzt erstellen wir einige Beispieldaten, die wir visualisieren werden. Geben Sie in einer neuen Zelle den folgenden Code ein und führen Sie ihn aus:

## Set a random seed for reproducibility
np.random.seed(19680801)

## Generate 10,000 random numbers from a normal distribution
x = 30 * np.random.randn(10000)

## Calculate basic statistics
mu = x.mean()
median = np.median(x)
sigma = x.std()

## Display the statistics
print(f"Mean (μ): {mu:.2f}")
print(f"Median: {median:.2f}")
print(f"Standard Deviation (σ): {sigma:.2f}")

Wenn Sie diese Zelle ausführen, sollten Sie eine Ausgabe ähnlich der folgenden sehen:

Mean (μ): -0.31
Median: -0.28
Standard Deviation (σ): 29.86

Die genauen Werte können geringfügig variieren. Wir haben einen Datensatz mit 10.000 Zufallszahlen erstellt, die aus einer Normalverteilung generiert wurden, und drei wichtige Statistiken berechnet:

  1. Mittelwert (μ): Der Durchschnittswert aller Datenpunkte
  2. Median: Der mittlere Wert, wenn die Daten sortiert sind
  3. Standardabweichung (σ): Ein Maß für die Streuung der Daten

Diese Statistiken werden später verwendet, um unsere Visualisierung zu annotieren.

Erstellen eines einfachen Histogramms

Nachdem wir nun unsere Daten haben, erstellen wir ein Histogramm, um deren Verteilung zu visualisieren. Ein Histogramm teilt die Daten in Bins (Intervalle) auf und zeigt die Häufigkeit der Datenpunkte in jedem Bin an.

Erstellen des Histogramms

Geben Sie in einer neuen Zelle Ihres Jupyter Notebooks den folgenden Code ein und führen Sie ihn aus:

## Create a figure and axes
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

## Create a histogram with 50 bins
histogram = ax.hist(x, bins=50, color='skyblue', edgecolor='black')

## Add title and labels
ax.set_title('Distribution of Random Data', fontsize=16)
ax.set_xlabel('Value', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Frequency', fontsize=12)

## Display the plot
plt.tight_layout()
plt.show()

Wenn Sie diese Zelle ausführen, sollten Sie ein Histogramm sehen, das die Verteilung Ihrer Zufallsdaten anzeigt. Die Ausgabe sollte wie eine glockenförmige Kurve (Normalverteilung) aussehen, die in der Nähe von Null zentriert ist.

Verständnis des Codes

Lassen Sie uns analysieren, was jede Zeile im Code tut:

  1. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)): Erstellt ein Figure- und ein Axes-Objekt. Der figsize-Parameter legt die Größe des Diagramms in Zoll (Breite, Höhe) fest.

  2. histogram = ax.hist(x, bins=50, color='skyblue', edgecolor='black'): Erstellt ein Histogramm unserer Daten x mit 50 Bins. Die Bins sind himmelblau gefärbt und haben schwarze Ränder.

  3. ax.set_title('Distribution of Random Data', fontsize=16): Fügt dem Diagramm einen Titel mit einer Schriftgröße von 16 hinzu.

  4. ax.set_xlabel('Value', fontsize=12) und ax.set_ylabel('Frequency', fontsize=12): Fügen Beschriftungen für die x- und y-Achse mit einer Schriftgröße von 12 hinzu.

  5. plt.tight_layout(): Passt das Diagramm automatisch an die Figure-Area an.

  6. plt.show(): Zeigt das Diagramm an.

Das Histogramm zeigt, wie unsere Daten verteilt sind. Da wir np.random.randn() verwendet haben, das Daten aus einer Normalverteilung generiert, hat das Histogramm eine Glockenform, die um 0 zentriert ist. Die Höhe jeder Säule gibt an, wie viele Datenpunkte in diesem Bereich liegen.

Hinzufügen einer Textbox mit Statistiken

Nachdem wir nun ein einfaches Histogramm haben, verbessern wir es, indem wir eine Textbox hinzufügen, die die statistischen Informationen zu unseren Daten anzeigt. Dies macht die Visualisierung für die Betrachter informativer.

Erstellen des Textinhalts

Zunächst müssen wir den Textinhalt vorbereiten, der in unsere Textbox eingefügt werden soll. Geben Sie in einer neuen Zelle den folgenden Code ein und führen Sie ihn aus:

## Create a string with the statistics
textstr = '\n'.join((
    r'$\mu=%.2f$' % (mu,),           ## Mean
    r'$\mathrm{median}=%.2f$' % (median,),  ## Median
    r'$\sigma=%.2f$' % (sigma,)       ## Standard deviation
))

print("Text content for our box:")
print(textstr)

Sie sollten eine Ausgabe ähnlich der folgenden sehen:

Text content for our box:
$\mu=-0.31$
$\mathrm{median}=-0.28$
$\sigma=29.86$

Dieser Code erstellt einen mehrzeiligen String, der den Mittelwert, Median und die Standardabweichung unserer Daten enthält. Betrachten wir einige interessante Aspekte dieses Codes:

  1. Die Methode \n'.join(...) verbindet mehrere Strings mit einem Zeilenumbruch dazwischen.
  2. Das r vor jedem String macht ihn zu einem "raw" String, was nützlich ist, wenn man Sonderzeichen einfügt.
  3. Die Notation $...$ wird für LaTeX-stilige mathematische Formatierung in matplotlib verwendet.
  4. \mu und \sigma sind LaTeX-Symbole für die griechischen Buchstaben μ (mu) und σ (sigma).
  5. %.2f ist ein Formatierungs-Spezifizierer, der eine Fließkommazahl mit zwei Dezimalstellen anzeigt.

Erstellen und Hinzufügen der Textbox

Jetzt erstellen wir unser Histogramm erneut und fügen die Textbox hinzu. Geben Sie in einer neuen Zelle den folgenden Code ein und führen Sie ihn aus:

## Create a new figure and axes
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

## Create a histogram with 50 bins
histogram = ax.hist(x, bins=50, color='skyblue', edgecolor='black')

## Add title and labels
ax.set_title('Distribution of Random Data with Statistics', fontsize=16)
ax.set_xlabel('Value', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Frequency', fontsize=12)

## Define the properties of the text box
properties = dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5)

## Add the text box to the plot
## Position the box in the top left corner (0.05, 0.95) in axes coordinates
ax.text(0.05, 0.95, textstr, transform=ax.transAxes, fontsize=14,
        verticalalignment='top', bbox=properties)

## Display the plot
plt.tight_layout()
plt.show()

Wenn Sie diese Zelle ausführen, sollten Sie Ihr Histogramm mit einer Textbox in der oberen linken Ecke sehen, die die Statistiken anzeigt.

Verständnis des Codes für die Textbox

Lassen Sie uns die wichtigen Teile des Codes, der die Textbox erstellt, analysieren:

  1. properties = dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5):

    • Dies erstellt ein Wörterbuch mit Eigenschaften für die Textbox.
    • boxstyle='round': Macht die Ecken der Box abgerundet.
    • facecolor='wheat': Setzt die Hintergrundfarbe der Box auf Weizenfarbe.
    • alpha=0.5: Macht die Box halbtransparent (50 % Deckkraft).
  2. ax.text(0.05, 0.95, textstr, transform=ax.transAxes, fontsize=14, verticalalignment='top', bbox=properties):

    • Dies fügt Text an der Position (0.05, 0.95) in den Achsen hinzu.
    • transform=ax.transAxes: Dies ist wichtig - es bedeutet, dass die Koordinaten in Achsen-Einheiten (0 - 1) statt in Daten-Einheiten sind. Also bedeutet (0.05, 0.95) "5 % von der linken Kante und 95 % von der unteren Kante des Diagramms".
    • fontsize=14: Setzt die Schriftgröße.
    • verticalalignment='top': Richtet den Text so aus, dass die Oberkante des Texts an der angegebenen y-Koordinate liegt.
    • bbox=properties: Wendet unsere Textbox-Eigenschaften an.

Die Textbox bleibt relativ zu den Diagrammachsen an der gleichen Position, auch wenn Sie in das Diagramm hineinzoomen oder den Datenbereich ändern. Dies liegt daran, dass wir transform=ax.transAxes verwendet haben, das Achsen-Koordinaten anstelle von Daten-Koordinaten nutzt.

Anpassen der Textbox

Nachdem wir erfolgreich eine Textbox zu unserem Diagramm hinzugefügt haben, lassen Sie uns verschiedene Anpassungsmöglichkeiten erkunden, um sie visuell ansprechender zu gestalten und für verschiedene Kontexte geeignet zu machen.

Experimentieren mit verschiedenen Stilen

Wir erstellen eine Funktion, um es einfacher zu machen, mit verschiedenen Textbox-Stilen zu experimentieren. Geben Sie in einer neuen Zelle den folgenden Code ein und führen Sie ihn aus:

def plot_with_textbox(boxstyle, facecolor, alpha, position=(0.05, 0.95)):
    """
    Create a histogram with a custom text box.

    Parameters:
    boxstyle (str): Style of the box ('round', 'square', 'round4', etc.)
    facecolor (str): Background color of the box
    alpha (float): Transparency of the box (0-1)
    position (tuple): Position of the box in axes coordinates (x, y)
    """
    ## Create figure and plot
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
    ax.hist(x, bins=50, color='skyblue', edgecolor='black')

    ## Set title and labels
    ax.set_title(f'Text Box Style: {boxstyle}', fontsize=16)
    ax.set_xlabel('Value', fontsize=12)
    ax.set_ylabel('Frequency', fontsize=12)

    ## Create text box properties
    box_props = dict(boxstyle=boxstyle, facecolor=facecolor, alpha=alpha)

    ## Add text box
    ax.text(position[0], position[1], textstr, transform=ax.transAxes,
            fontsize=14, verticalalignment='top', bbox=box_props)

    plt.tight_layout()
    plt.show()

Jetzt verwenden wir diese Funktion, um verschiedene Box-Stile zu testen. Geben Sie in einer neuen Zelle ein und führen Sie aus:

## Try a square box with light green color
plot_with_textbox('square', 'lightgreen', 0.7)

## Try a rounded box with light blue color
plot_with_textbox('round', 'lightblue', 0.5)

## Try a box with extra rounded corners
plot_with_textbox('round4', 'lightyellow', 0.6)

## Try a sawtooth style box
plot_with_textbox('sawtooth', 'lightcoral', 0.4)

Wenn Sie diese Zelle ausführen, sehen Sie vier verschiedene Diagramme, jedes mit einem anderen Textbox-Stil.

Ändern der Textbox-Position

Die Position einer Textbox kann für die Visualisierung von entscheidender Bedeutung sein. Wir platzieren Textboxen in verschiedenen Ecken des Diagramms. Geben Sie in einer neuen Zelle ein und führen Sie aus:

## Create a figure with a 2x2 grid of subplots
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10))
axes = axes.flatten()  ## Flatten to easily iterate

## Define positions for the four corners
positions = [
    (0.05, 0.95),  ## Top left
    (0.95, 0.95),  ## Top right
    (0.05, 0.05),  ## Bottom left
    (0.95, 0.05)   ## Bottom right
]

## Define alignments for each position
alignments = [
    ('top', 'left'),          ## Top left
    ('top', 'right'),         ## Top right
    ('bottom', 'left'),       ## Bottom left
    ('bottom', 'right')       ## Bottom right
]

## Corner labels
corner_labels = ['Top Left', 'Top Right', 'Bottom Left', 'Bottom Right']

## Create four plots with text boxes in different corners
for i, ax in enumerate(axes):
    ## Plot histogram
    ax.hist(x, bins=50, color='skyblue', edgecolor='black')

    ## Set title
    ax.set_title(f'Text Box in {corner_labels[i]}', fontsize=14)

    ## Create text box properties
    box_props = dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5)

    ## Add text box
    ax.text(positions[i][0], positions[i][1], textstr,
            transform=ax.transAxes, fontsize=12,
            verticalalignment=alignments[i][0],
            horizontalalignment=alignments[i][1],
            bbox=box_props)

plt.tight_layout()
plt.show()

Dieser Code erstellt ein 2x2-Raster von Histogrammen, jedes mit einer Textbox in einer anderen Ecke.

Verständnis der Textbox-Positionierung

Es gibt mehrere Schlüsselparameter, die die Textbox-Positionierung steuern:

  1. Positions-Koordinaten: Die (x, y)-Koordinaten bestimmen, wo die Textbox platziert wird. Wenn transform=ax.transAxes verwendet wird, sind dies Achsen-Koordinaten, wobei (0, 0) die untere linke Ecke und (1, 1) die obere rechte Ecke ist.

  2. Vertikale Ausrichtung: Der Parameter verticalalignment steuert, wie der Text vertikal relativ zur y-Koordinate ausgerichtet wird:

    • 'top': Die Oberkante des Texts befindet sich an der angegebenen y-Koordinate.
    • 'center': Die Mitte des Texts befindet sich an der angegebenen y-Koordinate.
    • 'bottom': Die Unterkante des Texts befindet sich an der angegebenen y-Koordinate.
  3. Horizontale Ausrichtung: Der Parameter horizontalalignment steuert, wie der Text horizontal relativ zur x-Koordinate ausgerichtet wird:

    • 'left': Die linke Kante des Texts befindet sich an der angegebenen x-Koordinate.
    • 'center': Die Mitte des Texts befindet sich an der angegebenen x-Koordinate.
    • 'right': Die rechte Kante des Texts befindet sich an der angegebenen x-Koordinate.

Diese Ausrichtungsoptionen sind besonders wichtig, wenn Text in Ecken platziert wird. Beispielsweise würden Sie in der oberen rechten Ecke horizontalalignment='right' verwenden, damit die rechte Kante des Texts mit der rechten Kante des Diagramms übereinstimmt.

Erstellen einer abschließenden Visualisierung mit mehreren Textelementen

In diesem letzten Schritt werden wir alles, was wir gelernt haben, kombinieren, um eine umfassende Visualisierung zu erstellen, die mehrere Textelemente mit unterschiedlichen Stilen enthält. Dies wird zeigen, wie Textboxen zur Verbesserung der Datenstorytelling eingesetzt werden können.

Erstellen einer fortgeschrittenen Visualisierung

Wir erstellen ein anspruchsvolleres Diagramm, das sowohl unser Histogramm als auch einige zusätzliche visuelle Elemente enthält. Geben Sie in einer neuen Zelle den folgenden Code ein und führen Sie ihn aus:

## Create a figure with a larger size for our final visualization
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

## Plot the histogram with more bins and a different color
n, bins, patches = ax.hist(x, bins=75, color='lightblue',
                           edgecolor='darkblue', alpha=0.7)

## Add title and labels with improved styling
ax.set_title('Distribution of Random Data with Statistical Annotations',
             fontsize=18, fontweight='bold', pad=20)
ax.set_xlabel('Value', fontsize=14)
ax.set_ylabel('Frequency', fontsize=14)

## Add grid for better readability
ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)

## Mark the mean with a vertical line
ax.axvline(x=mu, color='red', linestyle='-', linewidth=2,
           label=f'Mean: {mu:.2f}')

## Mark one standard deviation range
ax.axvline(x=mu + sigma, color='green', linestyle='--', linewidth=1.5,
           label=f'Mean + 1σ: {mu+sigma:.2f}')
ax.axvline(x=mu - sigma, color='green', linestyle='--', linewidth=1.5,
           label=f'Mean - 1σ: {mu-sigma:.2f}')

## Create a text box with statistics in the top left
stats_box_props = dict(boxstyle='round', facecolor='lightyellow',
                      alpha=0.8, edgecolor='gold', linewidth=2)

stats_text = '\n'.join((
    r'$\mathbf{Statistics:}$',
    r'$\mu=%.2f$ (mean)' % (mu,),
    r'$\mathrm{median}=%.2f$' % (median,),
    r'$\sigma=%.2f$ (std. dev.)' % (sigma,)
))

ax.text(0.05, 0.95, stats_text, transform=ax.transAxes, fontsize=14,
        verticalalignment='top', bbox=stats_box_props)

## Add an informational text box in the top right
info_box_props = dict(boxstyle='round4', facecolor='lightcyan',
                     alpha=0.8, edgecolor='deepskyblue', linewidth=2)

info_text = '\n'.join((
    r'$\mathbf{About\ Normal\ Distributions:}$',
    r'$\bullet\ 68\%\ of\ data\ within\ 1\sigma$',
    r'$\bullet\ 95\%\ of\ data\ within\ 2\sigma$',
    r'$\bullet\ 99.7\%\ of\ data\ within\ 3\sigma$'
))

ax.text(0.95, 0.95, info_text, transform=ax.transAxes, fontsize=14,
        verticalalignment='top', horizontalalignment='right',
        bbox=info_box_props)

## Add a legend
ax.legend(fontsize=12)

## Tighten the layout and show the plot
plt.tight_layout()
plt.show()

Wenn Sie diese Zelle ausführen, sehen Sie eine umfassende Visualisierung mit:

  • Einem Histogramm der Daten mit verbessertem Stil
  • Vertikalen Linien, die den Mittelwert und den Bereich einer Standardabweichung markieren
  • Einer Statistik-Textbox in der oberen linken Ecke
  • Einer Informations-Textbox über Normalverteilungen in der oberen rechten Ecke
  • Einer Legende, die die vertikalen Linien erklärt

Verständnis der fortgeschrittenen Elemente

Lassen Sie uns einige der neuen Elemente untersuchen, die wir hinzugefügt haben:

  1. Vertikale Linien mit axvline():

    • Diese Linien markieren wichtige Statistiken direkt im Diagramm.
    • Der label-Parameter ermöglicht es, diese Linien in die Legende aufzunehmen.
  2. Mehrere Textboxen mit unterschiedlichen Stilen:

    • Jede Textbox hat einen anderen Zweck und verwendet einen eigenen Stil.
    • Die Statistik-Box zeigt die berechneten Werte aus unseren Daten.
    • Die Informations-Box gibt Kontext zu Normalverteilungen.
  3. Verbesserte Formatierung:

    • LaTeX-Formatierung wird verwendet, um fett gedruckten Text mit \mathbf{} zu erstellen.
    • Aufzählungszeichen werden mit \bullet erstellt.
    • Der Abstand wird mit \ (Backslash gefolgt von einem Leerzeichen) gesteuert.
  4. Gitter und Legende:

    • Das Gitter hilft den Betrachtern, Werte aus dem Diagramm genauer abzulesen.
    • Die Legende erklärt die Bedeutung der farbigen Linien.

Abschließende Anmerkungen zur Textbox-Platzierung

Beim Platzieren mehrerer Textelemente in einer Visualisierung sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

  1. Visuelle Hierarchie: Die wichtigste Information sollte am stärksten hervorstechen.
  2. Platzierung: Platzieren Sie verwandte Informationen in der Nähe der relevanten Teile der Visualisierung.
  3. Kontrast: Stellen Sie sicher, dass der Text gegen seinen Hintergrund lesbar ist.
  4. Konsistenz: Verwenden Sie einen konsistenten Stil für ähnliche Arten von Informationen.
  5. Überfüllung: Vermeiden Sie es, die Visualisierung mit zu vielen Textelementen zu überfüllen.

Durch die gedankenvollen Platzierung und Gestaltung von Textboxen können Sie Visualisierungen erstellen, die sowohl informativ als auch visuell ansprechend sind und die Betrachter dabei helfen, die wichtigsten Erkenntnisse aus Ihren Daten zu verstehen.

Zusammenfassung

In diesem Lab haben Sie gelernt, wie Sie Textboxen in Matplotlib effektiv nutzen können, um Ihre Datenvisualisierungen zu verbessern. Lassen Sie uns die wichtigsten Punkte zusammenfassen:

Abgedeckte Schlüsselkonzepte

  1. Erstellen von einfachen Textboxen: Sie haben gelernt, wie Sie Textboxen zu Diagrammen hinzufügen können, indem Sie die Funktion matplotlib.pyplot.text() mit dem Parameter bbox verwenden.

  2. Positionierung von Textboxen: Sie haben entdeckt, wie Sie Textboxen mithilfe von Achsenkoordinaten mit transform=ax.transAxes positionieren können, was den Text unabhängig von der Datenskalierung an einer festen Position hält.

  3. Styling von Textboxen: Sie haben untersucht, wie Sie Textboxen mit verschiedenen Stilen (boxstyle), Farben (facecolor), Transparenzgraden (alpha) und Rahmeneigenschaften anpassen können.

  4. Textausrichtung: Sie haben gelernt, wie Sie verticalalignment und horizontalalignment verwenden, um Text an verschiedenen Stellen Ihrer Visualisierung richtig zu positionieren.

  5. LaTeX-Formatierung: Sie haben die LaTeX-Notation genutzt, um mathematische Symbole und Formatierungen zu Ihrem Text hinzuzufügen.

  6. Umfassende Visualisierung: Sie haben eine vollständige Visualisierung erstellt, die mehrere Textelemente mit unterschiedlichen Stilen kombiniert, um eine kohärente Datengeschichte zu erzählen.

Praktische Anwendungen

Die Techniken, die Sie in diesem Lab gelernt haben, können auf Folgendes angewendet werden:

  • Hinzufügen von statistischen Zusammenfassungen zu Diagrammen
  • Kennzeichnen von Schlüsselmerkmalen in Ihren Daten
  • Bereitstellen von Kontext oder Erklärungen innerhalb von Visualisierungen
  • Erstellen von Legenden oder Schlüsseln mit benutzerdefiniertem Format
  • Hervorheben wichtiger Ergebnisse oder Erkenntnisse

Nächste Schritte

Um Ihre Fähigkeiten in der Datenvisualisierung mit Matplotlib weiter zu verbessern, sollten Sie in Betracht ziehen, die folgenden Themen zu erkunden:

  • Fortgeschrittene Anmerkungstechniken wie Pfeile und Anmerkungsboxen
  • Interaktive Textelemente mithilfe der Ereignisverarbeitung von Matplotlib
  • Anpassen von Text mit verschiedenen Schriftarten und Stilen
  • Erstellen von Teilplots mit koordinierten Anmerkungen
  • Speichern Ihrer Visualisierungen mit Textelementen für die Veröffentlichung

Indem Sie die Kunst der Textanmerkungen in Matplotlib beherrschen, können Sie informativere und professionellere Datenvisualisierungen erstellen, die Ihre Erkenntnisse effektiv an Ihr Publikum vermitteln.