Python 使用matplotlib的非重叠散点图标签

我有一个有很多点的散点图。每个点都有一个与之相关联的字符串（长度不同），我想提供一个标签，但我不能将它们全部放进去。所以我想从最重要的到最不重要的遍历我的数据点，并且在每种情况下应用一个标签，前提是它不会与现有标签重叠。这些弦的长度各不相同。其中一位评论者提到解决背包问题以找到最佳解决方案。在我的例子中，贪婪算法（总是标记最重要的剩余点，可以不重叠地标记）将是一个良好的开端，可能就足够了

这里有一个玩具的例子。我能让Python只标记尽可能多的点而不重叠吗

import matplotlib.pylab as plt, numpy as np

npoints = 100
xs = np.random.rand(npoints)
ys = np.random.rand(npoints)

plt.scatter(xs, ys)

labels = iter(dir(np))
for x, y, in zip(xs, ys):
    # Ideally I'd condition the next line on whether or not the new label would overlap with an existing one
    plt.annotate(labels.next(), xy = (x, y))
plt.show()

---

您可以先绘制所有注释，然后使用遮罩数组检查重叠，并使用

set\u visible（）

隐藏。以下是一个例子：

import numpy as np
import pylab as pl
import random
import string
import math
random.seed(0)
np.random.seed(0)
n = 100
labels = ["".join(random.sample(string.ascii_letters, random.randint(4, 10))) for _ in range(n)]
x, y = np.random.randn(2, n)

fig, ax = pl.subplots()

ax.scatter(x, y)

ann = []
for i in range(n):
    ann.append(ax.annotate(labels[i], xy = (x[i], y[i])))

mask = np.zeros(fig.canvas.get_width_height(), bool)

fig.canvas.draw()

for a in ann:
    bbox = a.get_window_extent()
    x0 = int(bbox.x0)
    x1 = int(math.ceil(bbox.x1))
    y0 = int(bbox.y0)
    y1 = int(math.ceil(bbox.y1))

    s = np.s_[x0:x1+1, y0:y1+1]
    if np.any(mask[s]):
        a.set_visible(False)
    else:
        mask[s] = True

输出：

---

作为补充说明：为了使代码正常工作，我必须向

get\u window\u extent（）

方法添加和添加

renderer=fig.canvas.get\u renderer（）

参数，而不是默认的

get\u window\u extent（renderer=None）

。我认为这个附加参数规范的必要性取决于操作系统

简而言之，不，这不是内置的（无论如何，找到最佳的标签集对我来说是背包问题的一种变化…）。您可能会跟踪添加的所有文本，然后检查BBox是否重叠，但是文本对象在绘制之前不知道它们有多大，因此这可能会非常昂贵。您可能会找到实现这种自动标签放置所需的一切。但这并不是小事，你说画文本框来找出它们有多大是“昂贵的”。你是指计算时间吗？我现在有了代码，可以标记所有只需要一两秒钟就可以运行的点。即使是我最棘手的用例也只有几千点。足够公平的重新计算时间。文本渲染是一个瓶颈，但我想尝试做动画/实时绘图，就人类时间而言，它仍然相当快。在我打字之前我应该多想想。这太棒了，谢谢！！其他相关方注意：这是通过Spyder使用IPython实现的，但为了在PyCharm中实现，我必须在

fig.canvas.draw（）上方添加一行
pl.tight_layout（）
。我从他那里得到了暗示。