2.annotate标注文字

( 1)annotate语法说明 ：annotate(s='str' ,xy=(x,y) ,xytext=(l1,l2) ,..)

s 为注释文本内容
xy 为被注释的坐标点
xytext 为注释文字的坐标位置
xycoords 参数如下:

figure points points from the lower left of the figure 点在图左下方
figure pixels pixels from the lower left of the figure 图左下角的像素
figure fraction fraction of figure from lower left 左下角数字部分
axes points points from lower left corner of axes 从左下角点的坐标
axes pixels pixels from lower left corner of axes 从左下角的像素坐标
axes fraction fraction of axes from lower left 左下角部分
data use the coordinate system of the object being annotated(default) 使用的坐标系统被注释的对象（默认）
polar(theta,r) if not native ‘data’ coordinates t

extcoords 设置注释文字偏移量

arrowprops #箭头参数,参数类型为字典dict

width the width of the arrow in points 点箭头的宽度
headwidth the width of the base of the arrow head in points 在点的箭头底座的宽度
headlength the length of the arrow head in points 点箭头的长度
shrink fraction of total length to ‘shrink’ from both ends 总长度为分数“缩水”从两端
facecolor 箭头颜色

bbox给标题增加外框，常用参数如下：

boxstyle方框外形
facecolor(简写fc)背景颜色
edgecolor(简写ec)边框线条颜色
edgewidth边框线条大小

bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.5) #fc为facecolor,ec为edgecolor,lw为lineweight

(2)案例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 6)
y = x * x
plt.plot(x, y, marker='o')
for xy in zip(x, y):
    plt.annotate("(%s,%s)" % xy, xy=xy, xytext=(-20, 10), textcoords='offset points')
plt.show()

3.text设置文字说明

(1)text语法说明

text(x,y,string,fontsize=15,verticalalignment="top",horizontalalignment="right")

figure points points from the lower left of the figure 点在图左下方
figure pixels pixels from the lower left of the figure 图左下角的像素
figure fraction fraction of figure from lower left 左下角数字部分
axes points points from lower left corner of axes 从左下角点的坐标
axes pixels pixels from lower left corner of axes 从左下角的像素坐标
axes fraction fraction of axes from lower left 左下角部分
data use the coordinate system of the object being annotated(default) 使用的坐标系统被注释的对象（默认）
polar(theta,r) if not native ‘data’ coordinates t

arrowprops #箭头参数,参数类型为字典dict

width the width of the arrow in points 点箭头的宽度
headwidth the width of the base of the arrow head in points 在点的箭头底座的宽度
headlength the length of the arrow head in points 点箭头的长度
shrink fraction of total length to ‘shrink’ from both ends 总长度为分数“缩水”从两端
facecolor 箭头颜色

bbox给标题增加外框，常用参数如下：

boxstyle方框外形
facecolor(简写fc)背景颜色
edgecolor(简写ec)边框线条颜色
edgewidth边框线条大小

bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.5) #fc为facecolor,ec为edgecolor,lw为lineweight

(2)案例

文字格式与位置：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
plt.axis([0, 10, 0, 10])
t = "This is a really long string that I'd rather have wrapped so that it"\
    " doesn't go outside of the figure, but if it's long enough it will go"\
    " off the top or bottom!"
plt.text(4, 1, t, ha='left', rotation=15, wrap=True)
plt.text(6, 5, t, ha='left', rotation=15, wrap=True)
plt.text(5, 5, t, ha='right', rotation=-15, wrap=True)
plt.text(5, 10, t, fontsize=18, style='oblique', ha='center',va='top',wrap=True)
plt.text(3, 4, t, family='serif', style='italic', ha='right', wrap=True)
plt.text(-1, 0, t, ha='left', rotation=-15, wrap=True)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.text(0.6, 0.5, "test", size=50, rotation=30.,ha="center", va="center",bbox=dict(boxstyle="round",ec=(1., 0.5, 0.5),fc=(1., 0.8, 0.8),))
plt.text(0.5, 0.4, "test", size=50, rotation=-30.,ha="right", va="top",bbox=dict(boxstyle="square",ec=(1., 0.5, 0.5),fc=(1., 0.8, 0.8),))
plt.draw()
plt.show()

plt.title(r'$\alpha_i > \beta_i$', fontsize=20)
plt.text(1, -0.6, r'$\sum_{i=0}^\infty x_i$', fontsize=20)
plt.text(0.6, 0.6, r'$\mathcal{A}\mathrm{sin}(2 \omega t)$',fontsize=20)

1.title设置图像标题(1)title常用参数fontsize设置字体大小，默认12，可选参数 ['xx-small', 'x-small', 'small', 'medium', 'large','x-large', 'xx-large']fontweight设置字体粗细，可选参数 ['light', 'normal', 'medium', 'semibold', ' import matplotlib .dates as mdates # 配置横坐标为日期格式 plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y/%m/%d')) plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator()) from datetime import datetime import matplotlib .dates as mdates import matplot 有时候我们却需要标题显示在图片下方，比如做垂直翻转的时候：查阅官方文档可以， matplotlib .pyplot. title 方法可以通过设置参数y的值改变标题在竖直方向的位置，只要设置y为负值，就可以将标题显示在图片下方，一般-0.2就行 import matplotlib .pyplot as plt plt.subplot(211, fc='r') plt. title (' title ') plt.subplot(212, fc='b') plt.titl

plt. title 函数应用使用常规方法调整标题位置灵活调整标题显示在图中的任何位置使用常规方法调整标题位置常规方法使用loc只能调整标题在图中上部的左、中、右位置，使用的代码如： plt. title (" title ",loc='left') 【完整例子展示】 import matplotlib .pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[2,4,6,8,10] loc_select=['left','center','right'] fig=plt.figure(figsize=(9,

Title （label, fontdict=None, loc=None, pad=None, *, y=None, **kwargs) 函数功能： Set a title for the axes. 设置坐标系标题函数参数： **label:**str , Text to use for the title 字符串，用于标题文本内容 fontdictdict： A dictionary controlling the appearance of the title text , the

1. title 设置图像标题 (1) title 常用参数 fontsize设置字体大小，默认12，可选参数 [‘xx-small’, ‘x-small’, ‘small’, ‘medium’, ‘large’,‘x-large’, ‘xx-large’] fontweight设置字体粗细，可选参数 [‘light’, ‘normal’, ‘medium’, ‘semibold’, ‘bold’, ‘h...

matplotlib -10 title 添加标题标题代码展示重要代码解释在科技论文中，图片的标题是不需要的。标题一般另起一行，标上标号，写在图片的下面。但是，有些时候我们需要给图片添加标题，这时候就需要用到 title ()函数了。 import matplotlib .pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) abs = np.random.randn(100) y1 = 2 * x + 9 + abs

原文链接：https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/88946088 plt. annotate ()函数用于标注文字。 plt. annotate (s='str', xy=(x,y) , xy text =(l1,l2) , 12345 s 为注释文本内容 xy 为被注释的坐标点 xy text 为注释文字的坐标...

生成两幅子图的示例代码，排列方式为一行两列： # 方式1 fig, axes=plt.subplots(nrows=1, ncols=2) # 有两幅子图，排列方式为一行两列axes是一个ndarray ax1, ax2 = axes # 方式2 fig = plt.figure() ax1 = f

### 回答1： Matplotlib annotate 是 Matplotlib 中的一个函数，用于在图表中添加文本注释。通过使用 annotate 函数，可以在图表上添加指向特定数据点的注释，这些注释可以显示数据的详细信息，提高图表的可读性。该函数的语法如下： ax. annotate ( text , xy, xy text , arrowprops=None, **kwargs) 其中，参数 text 指定注释文本，xy 指定要注释的数据点的位置，xy text 指定注释文本的位置，arrowprops 指定箭头的样式。 ### 回答2： matplotlib annotate 是一种在图形上添加注释的函数。它可以在图形上添加文本、箭头、椭圆形、矩形等图形，用于标记重要信息、解释结果等。 matplotlib annotate 的基本用法是调用 annotate 函数，该函数的参数包括要添加注释的文本、注释位置、文本样式等。例如，代码 annotate ('Important information', xy=(0.3, 0.2), xy text =(0.7, 0.6), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))可以在图形的坐标位置(0.3, 0.2)添加文本‘Important information’，并在xy text 位置(0.7, 0.6)添加一个箭头，箭头样式由arrowprops参数决定。除了基本的 annotate 函数， matplotlib 还提供了很多其他的注释函数，如 text 函数、arrow函数、ellipse函数、rectangle函数等。这些函数可以更灵活地控制注释的位置、样式和内容，并可以添加自定义的注释图形。总之， matplotlib annotate 是一个非常有用的工具，可以帮助我们在图形上添加重要信息和解释说明，使得图形更加直观易懂。通过学习 annotate 函数和其他注释函数的使用，可以更好地展示数据和结果，提高数据可视化的质量。 ### 回答3： Matplotlib 注释（ annotate ）是一种功能强大的机制，可以瞬间提高数据可视化的可读性，便于读者更加深入地理解数据。 annotate () 函数接受多种参数控制注释的位置和格式等信息，可以自由修改注释框和文本（可能包括加粗、斜体、颜色、背景等），增强信息呈现的美观性。在 Matplotlib 中， annotate ()可以用于多种注释类型，包括箭头、文本、线条、标签等，常常在制作复杂图表时使用。 annotate () 函数的语法： ``` python annotate (s, xy, xy text =None, arrowprops=None, **kwargs) 参数说明： - s：注释文本字符串。 - xy：注释目标位置。 - xy text ：注释文本位置。 - arrowprops：注释箭头的属性，可以由多个属性控制，如箭头线宽、颜色、风格等。 - **kwargs：其他常见的文本注释属性，如文本颜色、字体大小、字体风格、字体颜色等。 xy，xy text 参数的用法：通常情况下，`xy` 参数指定的是注释箭头的目标位置，即待注释的数据点位置。而 `xy text ` 参数是可选的，是注释文本的位置，通常情况下与 `xy` 参数相同。这样就可以把文本标签放在相同的位置，避免竞争。否则，由于注释文本框和线条的堆叠，可能会影响数据可视化的精度。例如，如果 `xy` 参数代表 `x`，`y` 坐标，我们可以这样使用 annotate ()： ``` python import matplotlib .pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.cos(x) ax.plot(x, y) ax. annotate ('local max', xy=(3, 1), xy text =(4, 1.5), arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05), plt.show() 上述代码表示在 `x=3`、`y=1` 的位置注释一个本地最大值。其中 `arrowprops` 字典指定了箭头的样式。变形文本注释（ArrowStyle）为更直观地表达注释，可以使用 Matplotlib 提供的变形（贝塞尔）文本注释箭头样式，在 ` annotate ()` 中使用 `arrowprops` 参数指定箭头参数即可。例如，可以使用 `FancyArrowPatch` 类中的 `ArrowStyle` 实现各种形状的注释箭头，如下图所示： ![Fancy arrow patch styles demo](https:// matplotlib .org/3.3.4/_images/sphx_glr_fancy_arrow_demo_001.png) 上述代码中，`FancyArrowPatch` 实例提供了各种箭头样式。在 script 局部导入 matplotlib .patches 库，创建实例对象，设置 `ArrowStyle` 类型参数，自定义箭头属性即可。例如，绘制三角形样式的箭头板： ``` python import matplotlib .pyplot as plt import matplotlib .patches as patches fig, ax = plt.subplots() rect = patches.Rectangle((0.1, 0.1), 0.5, 0.5, angle=30.0, alpha=0.5) ax.add_patch(rect) arrowstyle = patches.ArrowStyle("simple", head_length=1.5, head_width=1.5, tail_width=0.4) arrow = patches.FancyArrowPatch((0.2, 0.2), (0.7, 0.7), mutation_scale=20, arrowstyle=arrowstyle, alpha=0.5, color="red") ax.add_patch(arrow) plt.show() 输出结果如下： ![FancyArrowPatch](https:// matplotlib .org/3.3.4/_images/sphx_glr_patch_demo_001.png)