Matplotlib: Chú thích biểu đồ phân tán 3D

Question

Tôi đang cố gắng tạo một ô phân tán 3D bằng Matplotlib. Tôi muốn chú thích các điểm riêng lẻ như trường hợp 2D tại đây: Matplotlib: How to put individual tags for a scatter plot.

Tôi đã cố gắng sử dụng chức năng này và tham khảo tài liệu Matplotlib nhưng thấy có vẻ như thư viện không hỗ trợ chú thích 3D. Có ai biết cách để làm điều này không?

Cảm ơn!

Answer 1

Tính vị trí 2D của điểm và sử dụng nó tạo chú thích. Nếu bạn cần tương tác với hình, bạn có thể tính toán lại vị trí khi chuột được nhả ra.

import pylab 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d 
fig = pylab.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') 
x = y = z = [1, 2, 3] 
sc = ax.scatter(x,y,z) 
# now try to get the display coordinates of the first point 

x2, y2, _ = proj3d.proj_transform(1,1,1, ax.get_proj()) 

label = pylab.annotate(
    "this", 
    xy = (x2, y2), xytext = (-20, 20), 
    textcoords = 'offset points', ha = 'right', va = 'bottom', 
    bbox = dict(boxstyle = 'round,pad=0.5', fc = 'yellow', alpha = 0.5), 
    arrowprops = dict(arrowstyle = '->', connectionstyle = 'arc3,rad=0')) 

def update_position(e): 
    x2, y2, _ = proj3d.proj_transform(1,1,1, ax.get_proj()) 
    label.xy = x2,y2 
    label.update_positions(fig.canvas.renderer) 
    fig.canvas.draw() 
fig.canvas.mpl_connect('button_release_event', update_position) 
pylab.show() 

Answer 2

Dưới đây là một hình thức hơi tổng quát hơn của câu trả lời tuyệt vời HYRY của. Nó hoạt động cho bất kỳ danh sách các điểm và nhãn.

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d 

points = np.array([(1,1,1), (2,2,2)]) 
labels = ['billy', 'bobby'] 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') 
xs, ys, zs = np.split(points, 3, axis=1) 
sc = ax.scatter(xs,ys,zs) 

# if this code is placed inside a function, then 
# we must use a predefined global variable so that 
# the update function has access to it. I'm not 
# sure why update_positions() doesn't get access 
# to its enclosing scope in this case. 
global labels_and_points 
labels_and_points = [] 

for txt, x, y, z in zip(labels, xs, ys, zs): 
    x2, y2, _ = proj3d.proj_transform(x,y,z, ax.get_proj()) 
    label = plt.annotate(
     txt, xy = (x2, y2), xytext = (-20, 20), 
     textcoords = 'offset points', ha = 'right', va = 'bottom', 
     bbox = dict(boxstyle = 'round,pad=0.5', fc = 'yellow', alpha = 0.5), 
     arrowprops = dict(arrowstyle = '->', connectionstyle = 'arc3,rad=0')) 
    labels_and_points.append((label, x, y, z)) 


def update_position(e): 
    for label, x, y, z in labels_and_points: 
     x2, y2, _ = proj3d.proj_transform(x, y, z, ax.get_proj()) 
     label.xy = x2,y2 
     label.update_positions(fig.canvas.renderer) 
    fig.canvas.draw() 

fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', update_position) 

plt.show() 

Có vấn đề về không gian tên gây phiền nhiễu mà tôi chỉ có thể khắc phục bằng (hackily) bằng biến toàn cầu. Nếu bất cứ ai có thể cung cấp giải pháp tốt hơn hoặc giải thích những gì đang diễn ra, vui lòng cho tôi biết!

Answer 3

Câu trả lời này dựa trên câu trả lời trước của người dùng315582. Tôi đã làm một vài sửa đổi để cung cấp một giải pháp mà không cần sử dụng các biến toàn cầu.

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d 

def main(): 
    fig = plt.figure() 
    ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') 
    points = np.array([(1,1,1), (2,2,2)]) 
    labels = ['billy', 'bobby'] 
    plotlabels = [] 
    xs, ys, zs = np.split(points, 3, axis=1) 
    sc = ax.scatter(xs,ys,zs) 

    for txt, x, y, z in zip(labels, xs, ys, zs): 
     x2, y2, _ = proj3d.proj_transform(x,y,z, ax.get_proj()) 
     label = plt.annotate(
      txt, xy = (x2, y2), xytext = (-20, 20), 
      textcoords = 'offset points', ha = 'right', va = 'bottom', 
      bbox = dict(boxstyle = 'round,pad=0.5', fc = 'yellow', alpha = 0.5), 
      arrowprops = dict(arrowstyle = '-', connectionstyle = 'arc3,rad=0')) 
     plotlabels.append(label) 
    fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', lambda event: update_position(event,fig,ax,zip(plotlabels, xs, ys, zs))) 
    plt.show() 


def update_position(e,fig,ax,labels_and_points): 
    for label, x, y, z in labels_and_points: 
     x2, y2, _ = proj3d.proj_transform(x, y, z, ax.get_proj()) 
     label.xy = x2,y2 
     label.update_positions(fig.canvas.renderer) 
    fig.canvas.draw() 



if __name__ == '__main__': 
    main() 

Answer 4

lẽ dễ dàng hơn thông qua ax.text (...):

from matplotlib import pyplot 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
from numpy.random import rand 
from pylab import figure 


m=rand(3,3) # m is an array of (x,y,z) coordinate triplets 

fig = figure() 
ax = Axes3D(fig) 


for i in range(len(m)): #plot each point + it's index as text above 
ax.scatter(m[i,0],m[i,1],m[i,2],color='b') 
ax.text(m[i,0],m[i,1],m[i,2], '%s' % (str(i)), size=20, zorder=1, 
color='k') 

ax.set_xlabel('x') 
ax.set_ylabel('y') 
ax.set_zlabel('z') 
pyplot.show() 

Answer 5

Nếu bạn có dữ liệu nhiều điểm, biểu đồ có thể nhận được rất lộn xộn nếu bạn chú thích tất cả. Các giải pháp sau đây (được xây dựng trên đầu trang của câu trả lời của HYRY) thực hiện một giải pháp di chuột qua (pop-over) cho các điểm dữ liệu trong biểu đồ 3d. Chỉ có điểm dữ liệu bên cạnh vị trí chuột của bạn mới được chú thích. Sau mỗi chuyển động của chuột, khoảng cách của con trỏ chuột đến tất cả các điểm dữ liệu được tính toán và điểm gần nhất được chú thích.

import matplotlib.pyplot as plt, numpy as np 
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d 

def visualize3DData (X): 
    """Visualize data in 3d plot with popover next to mouse position. 

    Args: 
     X (np.array) - array of points, of shape (numPoints, 3) 
    Returns: 
     None 
    """ 
    fig = plt.figure(figsize = (16,10)) 
    ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') 
    ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], depthshade = False, picker = True) 


    def distance(point, event): 
     """Return distance between mouse position and given data point 

     Args: 
      point (np.array): np.array of shape (3,), with x,y,z in data coords 
      event (MouseEvent): mouse event (which contains mouse position in .x and .xdata) 
     Returns: 
      distance (np.float64): distance (in screen coords) between mouse pos and data point 
     """ 
     assert point.shape == (3,), "distance: point.shape is wrong: %s, must be (3,)" % point.shape 

     # Project 3d data space to 2d data space 
     x2, y2, _ = proj3d.proj_transform(point[0], point[1], point[2], plt.gca().get_proj()) 
     # Convert 2d data space to 2d screen space 
     x3, y3 = ax.transData.transform((x2, y2)) 

     return np.sqrt ((x3 - event.x)**2 + (y3 - event.y)**2) 


    def calcClosestDatapoint(X, event): 
     """"Calculate which data point is closest to the mouse position. 

     Args: 
      X (np.array) - array of points, of shape (numPoints, 3) 
      event (MouseEvent) - mouse event (containing mouse position) 
     Returns: 
      smallestIndex (int) - the index (into the array of points X) of the element closest to the mouse position 
     """ 
     distances = [distance (X[i, 0:3], event) for i in range(X.shape[0])] 
     return np.argmin(distances) 


    def annotatePlot(X, index): 
     """Create popover label in 3d chart 

     Args: 
      X (np.array) - array of points, of shape (numPoints, 3) 
      index (int) - index (into points array X) of item which should be printed 
     Returns: 
      None 
     """ 
     # If we have previously displayed another label, remove it first 
     if hasattr(annotatePlot, 'label'): 
      annotatePlot.label.remove() 
     # Get data point from array of points X, at position index 
     x2, y2, _ = proj3d.proj_transform(X[index, 0], X[index, 1], X[index, 2], ax.get_proj()) 
     annotatePlot.label = plt.annotate("Value %d" % index, 
      xy = (x2, y2), xytext = (-20, 20), textcoords = 'offset points', ha = 'right', va = 'bottom', 
      bbox = dict(boxstyle = 'round,pad=0.5', fc = 'yellow', alpha = 0.5), 
      arrowprops = dict(arrowstyle = '->', connectionstyle = 'arc3,rad=0')) 
     fig.canvas.draw() 


    def onMouseMotion(event): 
     """Event that is triggered when mouse is moved. Shows text annotation over data point closest to mouse.""" 
     closestIndex = calcClosestDatapoint(X, event) 
     annotatePlot (X, closestIndex) 

    fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', onMouseMotion) # on mouse motion 
    plt.show() 


if __name__ == '__main__': 
    X = np.random.random((30,3)) 
    visualize3DData (X) 

Answer 6

Trong bài viết sau đây [1], [2] các âm mưu của mũi tên 3D trong matplotlib được thảo luận.

lớp Tương tự Annotation3D (thừa hưởng từ chú giải) có thể được tạo ra:

from mpl_toolkits.mplot3d.proj3d import proj_transform 
from matplotlib.text import Annotation 

class Annotation3D(Annotation): 
    '''Annotate the point xyz with text s''' 

    def __init__(self, s, xyz, *args, **kwargs): 
     Annotation.__init__(self,s, xy=(0,0), *args, **kwargs) 
     self._verts3d = xyz   

    def draw(self, renderer): 
     xs3d, ys3d, zs3d = self._verts3d 
     xs, ys, zs = proj_transform(xs3d, ys3d, zs3d, renderer.M) 
     self.xy=(xs,ys) 
     Annotation.draw(self, renderer) 

Hơn nữa, chúng ta có thể xác định annotate3D() chức năng:

def annotate3D(ax, s, *args, **kwargs): 
    '''add anotation text s to to Axes3d ax''' 

    tag = Annotation3D(s, *args, **kwargs) 
    ax.add_artist(tag) 

Sử dụng chức năng này thẻ chú thích có thể được thêm vào Axes3d chẳng hạn như dưới đây:

import matplotlib.pyplot as plt  
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d 
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Line3DCollection 

# data: coordinates of nodes and links 
xn = [1.1, 1.9, 0.1, 0.3, 1.6, 0.8, 2.3, 1.2, 1.7, 1.0, -0.7, 0.1, 0.1, -0.9, 0.1, -0.1, 2.1, 2.7, 2.6, 2.0] 
yn = [-1.2, -2.0, -1.2, -0.7, -0.4, -2.2, -1.0, -1.3, -1.5, -2.1, -0.7, -0.3, 0.7, -0.0, -0.3, 0.7, 0.7, 0.3, 0.8, 1.2] 
zn = [-1.6, -1.5, -1.3, -2.0, -2.4, -2.1, -1.8, -2.8, -0.5, -0.8, -0.4, -1.1, -1.8, -1.5, 0.1, -0.6, 0.2, -0.1, -0.8, -0.4] 
group = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3] 
edges = [(1, 0), (2, 0), (3, 0), (3, 2), (4, 0), (5, 0), (6, 0), (7, 0), (8, 0), (9, 0), (11, 10), (11, 3), (11, 2), (11, 0), (12, 11), (13, 11), (14, 11), (15, 11), (17, 16), (18, 16), (18, 17), (19, 16), (19, 17), (19, 18)] 
xyzn = zip(xn, yn, zn) 
segments = [(xyzn[s], xyzn[t]) for s, t in edges]     

# create figure   
fig = plt.figure(dpi=60) 
ax = fig.gca(projection='3d') 
ax.set_axis_off() 

# plot vertices 
ax.scatter(xn,yn,zn, marker='o', c = group, s = 64)  
# plot edges 
edge_col = Line3DCollection(segments, lw=0.2) 
ax.add_collection3d(edge_col) 
# add vertices annotation. 
for j, xyz_ in enumerate(xyzn): 
    annotate3D(ax, s=str(j), xyz=xyz_, fontsize=10, xytext=(-3,3), 
       textcoords='offset points', ha='right',va='bottom')  
plt.show() 

Answer 7

Trong trường hợp bạn muốn chắc câu trả lời @ msch của xoay:

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d 
import matplotlib.pyplot as plt 
from numpy.random import rand 

m = rand(3,3) # m is an array of (x,y,z) coordinate triplets 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 

for i in range(len(m)): # plot each point + it's index as text above 
    x = m[i,0] 
    y = m[i,1] 
    z = m[i,2] 
    label = i 
    ax.scatter(x, y, z, color='b') 
    ax.text(x, y, z, '%s' % (label), size=20, zorder=1, color='k') 

ax.set_xlabel('x') 
ax.set_ylabel('y') 
ax.set_zlabel('z') 

for angle in range(0, 360): 
    ax.view_init(30, angle) 
    plt.draw() 
    plt.pause(.001)