Matplotlib可视化之添加让统计图变得简单易懂的注释

时间:2022-11-25 11:02:39

一、前言

在系列博文的中,我们已经学习了如何自定义绘图的颜色和样式,以使得绘制更加精美、符合审美要求。可以用Matplotlib绘制出复杂而又精美的统计图,但是如果没有注释,我们很难让其他人明白图中的点、线究竟代表着什么,有什么样的含义,也就失去了统计图的意义,为了解决这一问题,Matplotlib提供了大量对图形进行注释的方法,这些注释方法对于所有的绘图函数(如plt.plot()、plt.scatter()、plt.histogram()等)都是通用的,利用这些注释可以使统计图变得通俗易懂。

二、添加标题

从最简单的添加标题开始:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-4, 4, 10005)
y = 5 * (x + 4.2) * (x + 4.) * (x - 2.5)
plt.title("A polynomial")
plt.plot(x, y, c = "m")
plt.show()

Matplotlib可视化之添加让统计图变得简单易懂的注释Tips:

plt.title()函数接受一个字符串作为参数并将其作为整个图形的标题。

三、为坐标轴添加标签

在实际应用中,对统计图坐标轴的适当描述有助于用户理解图形所表达的含义。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 8, 1000)
y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2
plt.title("Acceleration Moving")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("distance")
plt.plot(x, y, c = "c")
plt.show()

Matplotlib可视化之添加让统计图变得简单易懂的注释Tips:

使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数分别为水平轴和垂直轴添加注释。

四、添加文本说明

虽然我们已经学习了如何图形添加标题,以及为坐标轴添加注释,但是,很多时候我们还需要在图形中添加说明文本,来凸显图中点或线的重要性。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 8, 1000)
y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2
plt.title("Acceleration Moving")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("distance")
plt.scatter(x[0],y[0])
plt.text(x[0], y[0], "start")
plt.plot(x, y, c = "c")
plt.show()

Matplotlib可视化之添加让统计图变得简单易懂的注释

Tips:plt.text()函数接受要显示的位置和文本作为参数。位置以坐标形式给出,其指定了文本框左下角的位置。

五、文本的对齐方式

文本外围包含隐式文本框(下文会介绍文本框的显示方法),此框用于将文本与传递给plt.text()的坐标进行相对对齐。使用verticalalignmenthorizontalalignment参数(它们分别可以简写为vaha)控制对齐的方式。
垂直对齐选项如下所示:

参数值 说明
center 参数坐标相对于文本框的中心
top 参数坐标相对于文本框的上侧
bottom 参数坐标相对于文本框的底部
baseline 参数坐标相对于文本的基线
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 8, 1000)
y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2
x_b = np.linspace(0, 8, 1000)
y_b = np.zeros_like(x_b)
plt.title("Acceleration Moving")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("distance")
plt.scatter(x[0],y[0])
plt.text(0, 0, "center", va="center")
plt.text(2, 0, "top", va="top")
plt.text(4, 0, "bottom", va="bottom")
plt.text(6, 0, "baseline", va="baseline")
plt.plot(x, y, c = "c")
plt.plot(x_b, y_b, c = "m")
plt.show()

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水平对齐选项如下所示:

参数值 说明
center 参数坐标相对于文本框的中心
left 参数坐标相对于文本框的左侧
right 参数坐标相对于文本框的右侧
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 8, 1000)
y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2
y_b = np.linspace(0, 100, 1000)
x_b = np.zeros_like(y_b)
plt.title("Acceleration Moving")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("distance")
plt.scatter(x[0],y[0])
plt.text(0, 0, "center", ha="center")
plt.text(0, 50, "left", ha="left")
plt.text(0, 100, "right", ha="right")
plt.plot(x, y, c = "c")
plt.plot(x_b, y_b, c = "m")
plt.show()

Matplotlib可视化之添加让统计图变得简单易懂的注释

六、文本边界框

上文介绍了文本外围包含隐式文本框,为了可以显式的绘制文本框,plt.plot()支持一个以字典为输入的bbox参数,此词典用于定义文本框的外观配置:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 8, 1000)
y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2
box = {
    "facecolor": ".75",
    "edgecolor": "r",
    "boxstyle": "round"
}
plt.title("Acceleration Moving")
plt.text(0, 8, "start", bbox=box)
plt.plot(x, y, c = "c")
plt.show()

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bbox参数的字典定义包含以下常见键值对:

说明与可选值
facecolor 用于设置文本框背景和边的颜色
edgecolor 用于设置文本框边缘的颜色
alpha 用于设置透明度级别,使文本框与背景更好的混合
boxstyle 设置文本框的样式,可选值包括"round"和"square"
pad 如果"boxstyle"设置为"square",则它定义文本和文本框边之间的填充量

七、添加箭头

添加文本框当然可以帮助注释图形,但有时当说明文本过多,并不能清楚的说明究竟与图形的那一部分相对应,因此要说明图形中的特定部分,没有什么比使用箭头更好的了,Matplotlib使用plt.annotate()函数绘制箭头。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 8, 1000)
y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2
plt.annotate("start",
        ha = "center", va = "bottom",
        xytext = (2, 30.),
        xy = (0, 0),
        arrowprops = { "facecolor" : "black", "shrink" : 0.05 })
plt.title("Acceleration Moving")
plt.plot(x, y, c = "c")
plt.show()

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Tips:plt.annotate()函数在显示与plt.text()作用相同的说明文本文本外,同时也会渲染箭头。要显示的说明文本是第一个参数;xy参数指定箭头的目标;xytext参数指定文本位置,同样可以通过ha和va参数来改变文本对齐方式
箭头的样式由传递给arrowprops参数的字典控制,其中常用的键值包括:

说明与可选值
arrowstyle 控制箭头的样式,可选值包括"<-"、"<"、“wedge”、"simple"和"fancy"等
facecolor 用于设置箭头背景和边的颜色
edgecolor 用于设置箭头边的颜色
alpha 用于设置透明度级别,使箭头与背景更好的混合

收缩参数控制箭头端点和箭头本身之间的间隙。

八、添加图例

在复杂图形中,往往包含大量不同的曲线和点,如果这些曲线和点没有相应的图例,将无法对其进行准确的区分,因此图例在实践中是必不可少的。
使用plt.legend()函数以及绘图函数的label可选参数,可以添加图例:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 6, 1024)
data = np.random.standard_normal((150, 2))
print(data.size)
y_1 = np.sin(x)
y_2 = np.cos(x)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.plot(x, y_1, c = "m", lw = 3., label = "sin(x)")
plt.plot(x, y_2, c = "c", lw = 3., ls = "--", label = "cos(x)")
plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c="y", label = "random")
plt.legend()
plt.show()

Matplotlib可视化之添加让统计图变得简单易懂的注释

Tips:每个plt绘图函数(如plt.plot()、plt.scatter()等)都有一个可选的label参数来命名图形的元素。plt.legend()函数的作用是呈现图例,图例是根据标签自动生成的。
plt.legend()函数包含可选参数来控制图例的呈现:

参数 说明与可选值
loc 用于控制图例的位置,默认值为"best",将以适合的方式自动放置图例,其他可选值包括"upper left"、“lower left”、“lower right”、“right”、“center left”、“center right”、“lower center”、“upper center"和"center”
shadow 可选值包括True和False,用于设置是否使用阴影效果呈现图例
fancybox 可选值包括True和False,用于是否使用圆角框呈现图例
title 用于为图例设置标题
ncol 强制设置图例的列数

九、使用LaTex风格的符号

我们已经学习了为图形添加多种注释的方法。然而,在实践中,我们通常需要使用数学符号,因此,我们需要使用LaTex语法来添加数字符号。
要使用LaTex风格的符号,首先需要在计算机上安装可用的LaTeX配置,以便Matplotlib可以解释LaTeX语法来呈现数学文本。有关于安装LaTeX的方法,不在本文的主题主题,大家可以根据自己的操作系统检索安装方法.

十、LaTex简介

LaTex是学术界广泛使用的一种文献排版系统。与Microsoft Word等文档编辑器不同,LaTeX用户在编辑文档时无法看到其最终显示效果。文档被描述为纯文本文档中存储的文本及命令。最终,LaTeX将解释文档以进行呈现。在科学和工程界,LaTeX的公式语言通常用于在电子邮件和论坛中编写数学文本。

十一、使用LaTex符号示例

使用LaTex风格的符号时,函数接受的字符串参数值以“$”字符开头和结尾,这是向Matplotlib发出信号,以将文本解释并呈现为LaTeX样式的数学文本。字符串的内容就是数学文本的标准语言,关于Matplotlib中LaTeX样式的数学文本的介绍,可以参考Matplotlib官网。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-4, 4, 10005)
y = 3 / 5 * (x + 4.2) * (x + 4.) * (x - 2.5)
plt.title("$f(x)=frac{3}{5}(x+4.4)(x+4)(x-2.5)$")
plt.plot(x, y, c = "k")
plt.show()

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Tips:这种LaTex风格的符号不限于标题,它可以用于任何其它注释。LaTeX语言在很大程度上依赖于转义字符,但此符号恰好也是Python的字符串转义字符。因此,如果要在一个LaTeX文本中使用作为转移字符,需要在Python字符串中使用两个。为了避免漏掉转义字符,可以在字符串前面加上r,这样就不需要任何转义字符了,即:"$f(x)=frac{1}{4}(x+4)(x+1)(x-2)$"等价于r"$f(x)=frac{1}{4}(x+4)(x+1)(x-2)$"。

十二、使用中文字符

中文是使用Matplotlib的一个痛点,但是在实际应用中,又不可避免的会使用到中文用于统计图注释的显示,如果不进行配置,会将中文字符显示为乱码。
使用中文字符作为注释有多种方式,这里本着简单就是最优的理念,使用plt.rcParams["font.sans-serif"]进行设置:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 6, 1024)
data = np.random.standard_normal((150, 2))
y_1 = np.sin(x)
y_2 = np.cos(x)
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
plt.title("中文字符使用示例")
plt.plot(x, y_1, c = "m", lw = 3., label = "正弦函数")
plt.plot(x, y_2, c = "c", lw = 3., ls = "--", label = "余弦函数")
plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c="y", label = "随机点")
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimSun"]
plt.legend()
plt.show()

Matplotlib可视化之添加让统计图变得简单易懂的注释

Tips:使用plt.rcParams["font.sans-serif"]设定支持中文字符的字体,使用中文字符的用法范围与LaTex风格的符号一样,它可以用于所有注释,另外需要确保系统支持所设定的中文字符字体。

系列链接

学会Python-Matplotlib可视化,快速完成数据分析(1)

一文详解常见统计图的绘制学会Python-Matplotlib可视化,快速完成数据分析(2)

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