#python #matplotlib #annotate
#python #matplotlib #аннотировать
Вопрос:
На моем графике я пытаюсь аннотировать несколько значений в каждой точке.
weights = [np.array([w, 1-w]) for w in np.linspace(0, 1, 5)]
mu = [0.5, 0.25]
def portfolio_return(weights, returns):
return weights.T @ returns
rets = [portfolio_return(w, mu) for w in weights]
S = [[0.493, 0.11], [0.11, 0.16]]
def portfolio_vol(weights, cov):
return (weights.T @ cov @ weights)**0.5
vols = [portfolio_vol(w, S) for w in weights]
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
markers_on = [1, 3]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
plt.plot(vols, rets, 'g-')
for marker in markers_on:
plt.plot(vols[marker], rets[marker], 'bs')
w1, w2 = weights[marker][0], weights[marker][1]
ax.annotate(f'w = ({w1:.1f}, {w2:.1f})', (w1, w2), xy=(vols[marker] .08, rets[marker]-.03))
plt.xlabel('Risk')
plt.ylabel('Return')
plt.show()
Это возвращает ошибку —
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-0e29da296b76> in <module>
11 plt.plot(vols[marker], rets[marker], 'bs')
12 w1, w2 = weights[marker][0], weights[marker][1]
---> 13 ax.annotate(f'w = ({w1:.1f}, {w2:.1f})', (w1, w2), xy=(vols[marker] .08, rets[marker]-.03))
TypeError: annotate() got multiple values for argument 'xy'
Новое в Python plot. Все, что я пытаюсь сделать, это аннотировать две точки на графике, в каждой из которых показаны оба веса.
---------------------------------------------------------------------------
Примечание — внесены следующие изменения после комментария @ewong.
for marker in markers_on:
plt.plot(vols[marker], rets[marker], 'bs')
w1, w2 = weights[marker][0], weights[marker][1]
ax.annotate(r'w = ({w1:%.2f}, {w2:%.2f})', (w1, w2))
Ошибки нет, что хорошо. К сожалению, хотя он отмечает две позиции, веса не отображаются.
Также перед отображением графика остается значительное количество пробелов. Я должен прокрутить вниз в jupyter notebook.
----------------------------------------------------------------------------------
Внесены дальнейшие изменения. Получение графика со всеми тремя маркерами. Но не веса.
for marker in markers_on:
plt.plot(vols[marker], rets[marker], 'bs')
w1, w2 = weights[marker][0], weights[marker][1]
text = f'w = ({w1:.2f}, {w2:.2f})', (w1, w2)
ax.annotate(s = text, xy=(vols[marker] .08, rets[marker]-.03))
Комментарии:
1. aiui, из matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen /… ,
annotate()
обрабатывает(w1, w2)
какxy
, поэтому повторное указаниеxy
является ошибкой.2. Спасибо @ewong внес предложенное вами изменение. Ошибки нет. Значения не отображаются. Смотрите отредактированную версию вопроса.
3. Вы могли бы присвоить
f'w = ({w1:.1f}, {w2:.1f})', (w1, w2)
временной переменной и использовать эту временную переменную в качестве текста вax.annotate()
.4. @Ynjxsjmh не могли бы вы, пожалуйста, показать мне, как это сделать? Как бы выглядел код?
5.
text = f'w = ({w1:.1f}, {w2:.1f})', (w1, w2) n ax.annotate(text=text, xy=(vols[marker] .08, rets[marker]-.03))
. Вы могли бы сослаться на Axes.annotate() для значенияtext
аргумента.
Ответ №1:
Причина, по которой вы не увидели вес, заключается в том, что вы корректируете место текста с помощью xy=(vols[marker] .08, rets[marker]-.03)
. Судя по вашей картинке, я заметил, что максимальное значение x равно 0.0225
. 0.08
больше 0.0225
, поэтому текст выходит за рамки.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
weights = [np.array([w, 1-w]) for w in np.linspace(0, 1, 5)]
mu = [0.5, 0.25]
def portfolio_return(weights, returns):
return weights.T @ returns
rets = [portfolio_return(w, mu) for w in weights]
S = [[0.493, 0.11], [0.11, 0.16]]
def portfolio_vol(weights, cov):
return (weights.T @ cov @ weights)**0.5
vols = [portfolio_vol(w, S) for w in weights]
markers_on = [1, 3]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
plt.plot(vols, rets, 'g-')
for marker in markers_on:
plt.plot(vols[marker], rets[marker], 'bs')
w1, w2 = weights[marker][0], weights[marker][1]
text = f'w = ({w1:.1f}, {w2:.1f})'
ax.annotate(text, xy=(vols[marker] .005, rets[marker]-0.005))
plt.xlabel('Risk')
plt.ylabel('Return')
plt.show()