matplotlib pyplot添加文本注解
mighty13 人气:0概述
text函数作用是根据x,y坐标向图像添加文本。
annotate函数作用是根据x,y坐标向图像添加文本注解。
两者非常相似,但是又有一定差别。
text函数概述
text函数的签名为:matplotlib.pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs)
参数说明如下:
- x,y:放置文本的坐标。浮点数。必备参数。
- s:文本。字符串。必备参数。
- fontdict:字体属性字典,用于覆盖默认文本的字体属性。字典。默认值为None,应用rcParams中的字体属性。可选参数。
- **kwargs:Text对象的相关属性。
text函数的返回值为Text对象。
annotate函数概述
annotate函数的签名为:matplotlib.pyplot.annotate(text, xy, *args, **kwargs))
参数说明如下:
text:注解文本。字符串。必备参数。
xy:需要注解的坐标,使用xycoords参数确定的坐标系。浮点数元组。必备参数。
xycoords:设置xy参数所使用的坐标系。字符串、Artist Transform 、可调用对象、 (float, float)。默认值为'data',即被注解对象的坐标系。可选参数。
值 | 说明 |
---|---|
‘figure points’ | 相对于图像左下角的点数(points) |
‘figure pixels’ | 相对于图像左下角的像素数(pixels) |
‘figure fraction’ | 相对于图像左下角的比例((0, 0) 为图像左下角 (1, 1) 为右上角) |
‘axes points’ | 相对于子图左下角的点数(points) |
‘axes pixels’ | 相对于子图左下角的像素数(pixels) |
‘axes fraction’ | 相对于子图左下角的比例 |
‘data’ | 默认值,使用被注解对象的坐标系 |
‘polar’ | (theta, r) |
xytext:放置注解文本的坐标。浮点数元组。默认值为xy。必备参数。
textcoords:设置xytext所使用的的坐标系。字符串、Artist Transform 、可调用对象、 (float, float)。默认值为xycoords参数。
值 | 说明 |
---|---|
‘offset points’ | xy参数值的偏移量,单位为点(points) |
‘offset pixels’ | xy参数值的偏移量,单位为像素(pixels) |
annotation_clip:当注解超出子图区域后是否绘制。布尔值或None。默认值为None。可选参数。
- True:只有当xy坐标位于子图之内才绘制注解。
- False:不检测xy坐标位置,一直绘制注解。
- None:只有当xy坐标位于子图之内才绘制注解,且xycoords 参数值为'data'。
**kwargs:Text对象的相关属性。
arrowprops:被注解坐标点xy与注解文本位置xytext之间的箭头属性。字典, FancyArrowPatch对象属性。默认值为None,即不绘制箭头。可选参数。
FancyArrowPatch相关属性如下:
text函数和annotate函数的对比
根据下面的示例可知:
text函数可在指定坐标点绘制文本。
annotate函数如果只使用text和xy参数,那么功能与text函数类似。
但是annotate函数可以独立设置注解文本的位置,还可以添加需要注解的数据坐标与注解文本之间的箭头。
import matplotlib.pyplot as plt plt.xlim(0,5) plt.ylim(0,5) # 绘制3个坐标点 plt.plot((3,3,3),(1,2,3),'o') # 使用text函数设置文本 plt.text(3,1,'text') # 使用annotate函数必备参数绘制注解 plt.annotate('annotate', xy=(3, 2)) # 使用annotate函数绘制注解,添加指示箭头 plt.annotate('annotate', xy=(3, 3), xytext=(4,3), arrowprops=dict(arrowstyle='->',facecolor='black') ) plt.show()
总结
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