基本的には、このグラフをよりきれいに見せたいと思っています。極端なオーバードローの領域があることがわかります。確かに名前を手動で省略してフォントサイズを小さくすることもできますが、テキストが読みやすくなるように、オーバードローされた領域のラベルを引き離すアルゴリズムが必要です。これはよく研究されている問題だと思いますが、それが何と呼ばれているのかわかりません。
Python で既に実装されているソリューションは素晴らしいものですが、実際に機能する傾向のある手法の説明にとどめます。
基本的には、このグラフをよりきれいに見せたいと思っています。極端なオーバードローの領域があることがわかります。確かに名前を手動で省略してフォントサイズを小さくすることもできますが、テキストが読みやすくなるように、オーバードローされた領域のラベルを引き離すアルゴリズムが必要です。これはよく研究されている問題だと思いますが、それが何と呼ばれているのかわかりません。
Python で既に実装されているソリューションは素晴らしいものですが、実際に機能する傾向のある手法の説明にとどめます。
この論文のアルゴリズムは次のように機能するはずです。
M. ルボシク、H. シューマン、H. コード。粒子ベースのラベリング: 他の視覚的特徴を覆い隠すことなく、点特徴の高速ラベリング。TVCG: 可視化とコンピュータ グラフィックスに関する IEEE トランザクション、2008 年、14、1237-1244。DOI: 10.1109/TVCG.2008.152