Gráfico de dispersão Matplotlib com texto diferente em cada ponto de dados

Estou tentando fazer um gráfico de dispersão e anotar pontos de dados com números diferentes de uma lista. Então, por exemplo, eu quero plotar yvs xe anotar com os números correspondentes de n.

y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199]
z = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
n = [58, 651, 393, 203, 123]
ax = fig.add_subplot(111)
ax1.scatter(z, y, fmt='o')

Alguma ideia?

Não conheço nenhum método de plotagem que utilize matrizes ou listas, mas você pode usar annotate()enquanto itera os valores em n.

y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199]
z = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
n = [58, 651, 393, 203, 123]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(z, y)

for i, txt in enumerate(n):
    ax.annotate(txt, (z[i], y[i]))

Existem muitas opções de formatação para annotate(), consulte o site matplotlib:

Nas versões anteriores ao matplotlib 2.0, ax.scatternão é necessário plotar texto sem marcadores. Na versão 2.0, você precisará ax.scatterdefinir o intervalo e os marcadores adequados para o texto.

y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199]
z = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
n = [58, 651, 393, 203, 123]

fig, ax = plt.subplots()

for i, txt in enumerate(n):
    ax.annotate(txt, (z[i], y[i]))

E neste link você pode encontrar um exemplo em 3d.

Caso alguém esteja tentando aplicar as soluções acima em um .scatter () em vez de em um .subplot (),

Eu tentei executar o seguinte código

y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199]
z = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
n = [58, 651, 393, 203, 123]

fig, ax = plt.scatter(z, y)

for i, txt in enumerate(n):
    ax.annotate(txt, (z[i], y[i]))

Porém, ocorreram erros indicando que "não é possível descompactar o objeto PathCollection não iterável", com o erro apontando especificamente para a linha de código fig, ax = plt.scatter (z, y)

Acabei por resolver o erro usando o seguinte código

plt.scatter(z, y)

for i, txt in enumerate(n):
    plt.annotate(txt, (z[i], y[i]))

Eu não esperava que houvesse uma diferença entre .scatter () e .subplot () que eu deveria saber.

Você também pode usar pyplot.text(veja aqui ).

def plot_embeddings(M_reduced, word2Ind, words):
""" Plot in a scatterplot the embeddings of the words specified in the list "words".
    Include a label next to each point.
"""
for word in words:
    x, y = M_reduced[word2Ind[word]]
    plt.scatter(x, y, marker='x', color='red')
    plt.text(x+.03, y+.03, word, fontsize=9)
plt.show()

M_reduced_plot_test = np.array([[1, 1], [-1, -1], [1, -1], [-1, 1], [0, 0]])
word2Ind_plot_test = {'test1': 0, 'test2': 1, 'test3': 2, 'test4': 3, 'test5': 4}
words = ['test1', 'test2', 'test3', 'test4', 'test5']
plot_embeddings(M_reduced_plot_test, word2Ind_plot_test, words)

Python 3.6+:

coordinates = [('a',1,2), ('b',3,4), ('c',5,6)]
for x in coordinates: plt.annotate(x[0], (x[1], x[2]))

Como um liner usando compreensão de lista e numpy:

[ax.annotate(x[0], (x[1], x[2])) for x in np.array([n,z,y]).T]

A configuração deve-se à resposta de Rutger.

Gostaria de acrescentar que você pode até usar setas / caixas de texto para anotar os rótulos. Aqui está o que eu quero dizer:

import random
import matplotlib.pyplot as plt


y = [2.56422, 3.77284, 3.52623, 3.51468, 3.02199]
z = [0.15, 0.3, 0.45, 0.6, 0.75]
n = [58, 651, 393, 203, 123]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(z, y)

ax.annotate(n[0], (z[0], y[0]), xytext=(z[0]+0.05, y[0]+0.3), 
    arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05))

ax.annotate(n[1], (z[1], y[1]), xytext=(z[1]-0.05, y[1]-0.3), 
    arrowprops = dict(  arrowstyle="->",
                        connectionstyle="angle3,angleA=0,angleB=-90"))

ax.annotate(n[2], (z[2], y[2]), xytext=(z[2]-0.05, y[2]-0.3), 
    arrowprops = dict(arrowstyle="wedge,tail_width=0.5", alpha=0.1))

ax.annotate(n[3], (z[3], y[3]), xytext=(z[3]+0.05, y[3]-0.2), 
    arrowprops = dict(arrowstyle="fancy"))

ax.annotate(n[4], (z[4], y[4]), xytext=(z[4]-0.1, y[4]-0.2),
    bbox=dict(boxstyle="round", alpha=0.1), 
    arrowprops = dict(arrowstyle="simple"))

plt.show()

O que gerará o seguinte gráfico: