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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