python - 在 3D 散点图中注释单词

Question

我正在尝试在散点图上注释单词。

X 是 NLP 预处理的结果（整数数据帧），单词是与 X 具有相同长度并与之相关的单词列表。

打印（X）

pca = PCA(n_components=3)
result = pca.fit_transform(X)

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(15,15))
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.scatter3D(result[:,0], result[:,1], result[:, 2], cmap='Greens')
for i, txt in enumerate(words):
    ax.annotate(txt, (result[:,0][i],result[:,1][i]))

尽管如此，如图所示，文字的文字描述并不能正常工作，留下一些没有注释的实例。

如何将相应的单词添加到 3D 图中的每个数据点？

标签： pythonmatplotlib