Python-Matplotlib绘图教程之Annotations

时间：2022-12-21 09:51:39

声明：

  1. 翻译自官方文档
  2. 并非直译
  3. 在一些官方代码中去掉了不重要的部分

Annotations

Annotation，意为“注释”。本文将依照matplotlib官方文档，摘取Annotation章节中的常用部分，结合实例予以介绍。

Annotation基础

matplotlib中的text()函数可以在坐标轴(Axes)中的指定位置添加文字。文字一般是用来解释图形的，在matplotlib中annotate()经常和text()结合使用，注释中既包括标注（如指示箭头），又包括文字，如下图所示。因此，在添加一个注释时，我们至少考虑两点：

  • 标注的位置 xy，是一个二维元组，形如（2， 3）。
  • 文字的位置 xytext，是一个二维元组。

Python-Matplotlib绘图教程之Annotations

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
t = np.arange(0., 5., 0.01)
s = np.cos(2 * np.pi * t)
ax.plot(t, s, lw=2)  # lw表示线条宽度

ax.annotate('local max', xy=(2, 1), 
             xytext=(3, 1.5), 
             arrowprops={facecolor: 'black'})

ax.set_ylim(-2, 2)
plt.show()

在上面的例子中，xy和xytext的坐标系被称为data coordinate，这是xy默认的参考系（参数是xycoords），而xytext的参考系（参数是textcoords）默认与xy相同。坐标系参数值如下表：

参数值 坐标系
‘figure points’ 以图片为坐标系，左下角数值低
‘figure pixels’ 同上，区别是points和pixels，实际看不出什么差距
‘figure fraction’ 以图片为坐标系，数值是图片大小的比例，(0, 0)表示坐下，(1, 1)表示右上
‘axes points’ 以坐标轴为参考系，…
‘axes pixels’ 以坐标轴为参考系, …
‘axes fraction 以坐标轴为参考系, …
‘data’ 使用坐标轴上的数据点，常用！例如上图中标注位置(2, 1)对应横坐标值为2，纵坐标值为1

例如，我们将文字的参考系改为axes fraction的，即：

ax.annotate('local max', xy=(3, 1), 
             xycoords='data', xytext=(0.8, 0.95),
             textcoords='axes fraction', 
             arrowprops=dict(facecolor='black'))

正如上面例子所示，用参数arrowprops来设置标注箭头的属性，该参数的值是一个字典（字典的键是属性名，值是属性值），相关属性如下表所示：

属性名 介绍
width 箭头的宽度
frac 箭头长度的比例
headwidth 箭头头部的宽度
shrink 标注位置到文字的比例
**kwargs 等等
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