如何使用 mplcursors 对多网格图中的完整数据帧行进行注释-解网

问：

我正在尝试绘制跨多个视觉属性（面、色调、形状、x、y）的多维散点图。我还尝试在光标悬停时获得工具提示，以显示该点的其他属性。（我正在使用 seaborn + mplcursors，但我没有嫁给这个解决方案。问题在于悬停在数据集中的索引错误，并显示错误的信息。您可以在以下玩具示例中看到相同的内容，该示例由 seaborn 和 mplcursors 网站中的两个示例组装而成。

我相信我已经诊断出 cursor.connect（）的问题没有在数据帧中返回正确的索引。如果我减少修饰符（色调、列、行等）的数量，我可以让这个例子起作用，但它不适用于所有这些修饰符。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import mplcursors


df = sns.load_dataset("tips")

sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="day", col="time", row="sex")


def show_hover_panel(get_text_func=None):
    cursor = mplcursors.cursor(
        hover=2,  # Transient
        annotation_kwargs=dict(
            bbox=dict(
                boxstyle="square,pad=0.5",
                facecolor="white",
                edgecolor="#ddd",
                linewidth=0.5,
            ),
            linespacing=1.5,
            arrowprops=None,
        ),
        highlight=True,
        highlight_kwargs=dict(linewidth=2),
    )

    if get_text_func:
        cursor.connect(
            event="add",
            func=lambda sel: sel.annotation.set_text(get_text_func(sel.index)), # <- this doesn't appear to return the correct integer index in the dataframe
        )

    return cursor


def on_add(index):
    item = df.iloc[index] 
    parts = [
        f"total_bill: {item.total_bill}",
        f"tip: {item.tip}",
        f"day: ${item.day}",
        f"time: ${item.time}",
        f"sex: ${item.sex}",
    ]

    return "\n".join(parts)


show_hover_panel(on_add)

plt.show()

我试过什么：

最小可行示例
删除修饰符 = 有效
根据数据追溯正确的点位置，但是当我将索引传递给工具提示时，我注意到索引与数据帧中的正确索引不对应。

python seaborn facet-grid mplcursors relplot

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import mplcursors

df = sns.load_dataset("tips")

g = sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="day", col="time", row="sex")

# create a dictionary mapping subplots to their corresponding subset of the dataframe
subplot_df_dict = dict()
for (sex, time), ax in g.axes_dict.items():
    subplot_df_dict[ax] = df[(df['sex'] == sex) & (df['time'] == time)].reset_index(drop=True)

def show_annotation(sel):
    ax = sel.artist.axes
    item = subplot_df_dict[ax].iloc[sel.index]
    parts = [
        f"total_bill: {item.total_bill}",
        f"tip: {item.tip}",
        f"day: ${item.day}",
        f"time: ${item.time}",
        f"sex: ${item.sex}",
    ]
    sel.annotation.set_text("\n".join(parts))

def show_hover_panel(show_annotation_func=None):
    cursor = mplcursors.cursor(
        hover=2,  # Transient
        annotation_kwargs=dict(
            bbox=dict(
                boxstyle="square,pad=0.5",
                facecolor="white",
                edgecolor="#ddd",
                linewidth=0.5,
            ),
            linespacing=1.5,
            arrowprops=None,
        ),
        highlight=True,
        highlight_kwargs=dict(linewidth=2),
    )
    if show_annotation_func is not None:
        cursor.connect(
            event="add",
            func=show_annotation_func
        )
    return cursor

show_hover_panel(show_annotation)
plt.show()

如何使用 mplcursors 对多网格图中的完整数据帧行进行注释

How to use mplcursors to annotate with a complete dataframe row in a multigrid plot

评论

评论