技术标签: Matplotlib python 注解 matplotlib annotate text
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
函数的返回值为Annotation
对象。
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。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()
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