Ajout d'une ligne arbitraire à un tracé matplotlib dans un notebook ipython

Je suis plutôt nouveau à la fois dans python / matplotlib et en l'utilisant via le notebook ipython. J'essaie d'ajouter des lignes d'annotation à un graphique existant et je ne peux pas comprendre comment rendre les lignes sur un graphique. Ainsi, par exemple, si je trace ce qui suit:

import numpy as np
np.random.seed(5)
x = arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
p =  plot(x, y, "o")

J'obtiens le graphique suivant:

Alors, comment ajouter une ligne verticale de (70 100) à (70 250)? Qu'en est-il d'une ligne diagonale de (70 100) à (90 200)?

J'ai essayé quelques trucs avec pour Line2D()résultat rien d'autre que de la confusion de ma part. Dans Rj'utiliserais simplement la fonction segments () qui ajouterait des segments de ligne. Y a-t-il un équivalent dans matplotlib?

Vous pouvez directement tracer les lignes que vous souhaitez en alimentant la plotcommande avec les données correspondantes (limites des segments):

plot([x1, x2], [y1, y2], color='k', linestyle='-', linewidth=2)

(bien sûr, vous pouvez choisir la couleur, la largeur de la ligne, le style de ligne, etc.)

D'après votre exemple:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(5)
x = np.arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
plt.plot(x, y, "o")


# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.plot([70, 70], [100, 250], 'k-', lw=2)

# draw diagonal line from (70, 90) to (90, 200)
plt.plot([70, 90], [90, 200], 'k-')

plt.show()

Il n'est pas trop tard pour les nouveaux arrivants .

plt.axvline(x, color='r')

Il prend également la plage de y, en utilisant ymin et ymax.

Utilisation vlines:

import numpy as np
np.random.seed(5)
x = arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
p =  plot(x, y, "o")
vlines(70,100,250)

Les signatures d'appel de base sont:

vlines(x, ymin, ymax)
hlines(y, xmin, xmax)

Matplolib autorise désormais les «lignes d'annotation» comme le recherchait l'OP. La annotate()fonction permet plusieurs formes de chemins de connexion et une flèche sans tête et sans queue, c'est-à-dire une simple ligne, en fait partie.

ax.annotate("",
            xy=(0.2, 0.2), xycoords='data',
            xytext=(0.8, 0.8), textcoords='data',
            arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                      connectionstyle="arc3, rad=0"),
            )

Dans la documentation, il est indiqué que vous ne pouvez dessiner qu'une flèche avec une chaîne vide comme premier argument.

De l'exemple du PO:

%matplotlib notebook
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(5)
x = np.arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
plt.plot(x, y, "o")


# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.annotate("",
              xy=(70, 100), xycoords='data',
              xytext=(70, 250), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

# draw diagonal line from (70, 90) to (90, 200)
plt.annotate("",
              xy=(70, 90), xycoords='data',
              xytext=(90, 200), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

plt.show()

Tout comme dans l'approche de la réponse de gcalmettes, vous pouvez choisir la couleur, la largeur de ligne, le style de ligne, etc.

Voici une modification apportée à une partie du code qui rendrait l'une des deux lignes d'exemple rouge, plus large et non opaque à 100%.

# draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
plt.annotate("",
              xy=(70, 100), xycoords='data',
              xytext=(70, 250), textcoords='data',
              arrowprops=dict(arrowstyle="-",
                              edgecolor = "red",
                              linewidth=5,
                              alpha=0.65,
                              connectionstyle="arc3,rad=0."), 
              )

Vous pouvez également ajouter une courbe à la ligne de connexion en ajustant le connectionstyle.

Plutôt que d'abuser plotou annotate, ce qui sera inefficace pour de nombreuses lignes, vous pouvez utiliser matplotlib.collections.LineCollection:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

np.random.seed(5)
x = np.arange(1, 101)
y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100)
plt.plot(x, y, "o")

# Takes list of lines, where each line is a sequence of coordinates
l1 = [(70, 100), (70, 250)]
l2 = [(70, 90), (90, 200)]
lc = LineCollection([l1, l2], color=["k","blue"], lw=2)

plt.gca().add_collection(lc)

plt.show()

Il prend une liste de lignes [l1, l2, ...], où chaque ligne est une séquence de N coordonnées ( N peut être plus de deux).

Les mots-clés de formatage standard sont disponibles, acceptant soit une valeur unique, auquel cas la valeur s'applique à chaque ligne, soit une séquence de M values , auquel cas la valeur de la i ème ligne est values[i % M].