Python+Matplotlib實(shí)現(xiàn)給圖像添加文本標(biāo)簽與注釋

更新時(shí)間：2022年04月11日 09:29:32 作者：侯小啾

這篇文章主要為大家分享一下如何使用python+matplotlib給繪制的圖像添加文本標(biāo)簽與注釋。文中的示例代碼講解詳細(xì)，感興趣的可以了解一下

1.添加文本標(biāo)簽 plt.text()

用于在繪圖過程中，在圖像上指定坐標(biāo)的位置添加文本。需要用到的是plt.text()方法。

其主要的參數(shù)有三個(gè)：

plt.text(x, y, s)

其中x,y表示傳入點(diǎn)的x和y軸坐標(biāo)。s表示字符串。

需要注意的是，這里的坐標(biāo)，如果設(shè)定有xticks、yticks標(biāo)簽，則指的不是標(biāo)簽，而是繪圖時(shí)x、軸的原始值。

因?yàn)閰?shù)過多，不再一一解釋，根據(jù)代碼學(xué)習(xí)其用法。

ha='center’表示垂直對(duì)齊方式居中，fontsize=30表示字體大小為30，rotation=-25表示旋轉(zhuǎn)的角度為-25度。c設(shè)定顏色，alpha設(shè)定透明度。

va表示水平對(duì)齊方式。

下邊的代碼在圖像中添加了兩段文本，一段是“股市有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎”的斜體水印，透明度為0.4。

另一段是在折線的每個(gè)折點(diǎn)附近標(biāo)出當(dāng)天收盤價(jià)。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = range(9)
y = [5.12, 5.15, 5.13, 5.10, 5.2, 5.25, 5.19, 5.24, 5.31]
c = 0.5 * (min(x) + max(x))
d = min(y) + 0.3 * (max(y)-min(y))
# 水印效果
plt.text(c, d, '股市有風(fēng)險(xiǎn)，入市需謹(jǐn)慎', ha='center', fontsize=30, rotation=-25, c='gray', alpha=0.4)

plt.plot(x, y, label='股票A收盤價(jià)', c='r', ls='-.', marker='D', lw=2)
plt.xticks(x, [
	'2022-03-27', '2022-03-28', '2022-03-29', '2022-03-30',
	'2022-03-31', '2022-04-01', '2022-04-04', '2022-04-05',
	'2022-04-06'], rotation=45)
plt.title('某股票收盤價(jià)時(shí)序圖')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('價(jià)格')
plt.grid(True)
plt.legend()

# 標(biāo)出每天的收盤價(jià)
for a, b in zip(x, y):
	plt.text(a, b+0.01, '%.1f'%b, ha='center', va='bottom', fontsize=9)
plt.show()

2. 添加注釋 plt.annotate()

在上例代碼的基礎(chǔ)之上，添加注釋。注釋即對(duì)圖像中某一位置的解釋，可以用箭頭來指向。

添加注釋使用的是plt.annotate()方法

其語法中的常用參數(shù)如下

plt.annotate(str,xy,xytext,xycoords,arrowcoords)

其中str即注釋要使用的字符串，即注釋文本

xy指被注釋的坐標(biāo)點(diǎn)

xytext指注釋文本要寫在的位置

xycoords是被注釋的點(diǎn)的坐標(biāo)系屬性，即以什么樣的方式描述該點(diǎn)的坐標(biāo)。設(shè)置值默認(rèn)為"data"，即用（x,y）坐標(biāo)來描述。其他可以選擇的設(shè)置值如下，其中figure指的是整個(gè)畫布作為一個(gè)參考系。而axes則表示僅對(duì)于其中的一個(gè)axes對(duì)象區(qū)域。

設(shè)置值	描述
data	默認(rèn)值，表示被注釋點(diǎn)的(x,y)坐標(biāo)
figure points	以繪圖區(qū)的左下角為坐標(biāo)原點(diǎn)，單位是點(diǎn)數(shù)
figure pixels	以繪圖區(qū)的左下角為坐標(biāo)原點(diǎn)，單位是像素?cái)?shù)
figure fraction	以繪圖區(qū)的左下角為坐標(biāo)原點(diǎn)，單位是百分比
axes points	以繪圖區(qū)的左下角為坐標(biāo)原點(diǎn)，單位是點(diǎn)數(shù)
axes pixels	以繪圖區(qū)的左下角為坐標(biāo)原點(diǎn)，單位是像素?cái)?shù)
axes fraction	以繪圖區(qū)的左下角為坐標(biāo)原點(diǎn)，單位是百分比
polar	不使用本地?cái)?shù)據(jù)坐標(biāo)系，使用極坐標(biāo)描述

arrowprops是一個(gè)字典，用來設(shè)置箭頭的屬性。寫在這個(gè)字典之外的參數(shù)都表示的是注釋文本的屬性。

字典內(nèi)可以設(shè)置的值有

設(shè)置值	描述
width	箭頭的寬度（非頭部）
headwidth	箭頭頭部的寬度
headlength	箭頭頭部的長度
facecolor	箭頭的顏色
shrink	箭頭兩端收縮的百分比（占總長）
?	任何matplotlib.patches.FancyArrowPacth中的關(guān)鍵字

關(guān)于這些參數(shù)的進(jìn)一步解釋：其中箭頭的總長度先是通過被注釋點(diǎn)位置坐標(biāo) 與注釋文本位置坐標(biāo) 所決定的，可以通過調(diào)節(jié)參數(shù)arrowprops中的shrink鍵來進(jìn)一步調(diào)節(jié)箭頭的長度，shrink表示將箭頭縮短的長度占總長度（被注釋點(diǎn)位置坐標(biāo) 與注釋文本位置坐標(biāo) 決定的長度）的百分比。當(dāng)不設(shè)定shrink時(shí)，shrink默認(rèn)為0，即不縮短。當(dāng)shrink很大，接近1時(shí)，其效果等同于不縮短。

以標(biāo)出圖中的最低價(jià)的點(diǎn)為例。在目標(biāo)位置添加一個(gè)紅色的箭頭，及“最低價(jià)”三個(gè)字。

其他更多參數(shù)，如關(guān)于設(shè)置注釋文本的字體的，c或color表示顏色，fontsize表示字體大小。更多屬性自行了解嘗試。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = range(9)
y = [5.12, 5.15, 5.13, 5.10, 5.2, 5.25, 5.19, 5.24, 5.31]
c = 0.5 * (min(x) + max(x))
d = min(y) + 0.3 * (max(y)-min(y))
# 仿水印效果
plt.text(c, d, '股市有風(fēng)險(xiǎn)，入市須謹(jǐn)慎', ha='center', fontsize=30, rotation=-25, c='gray', alpha=0.4)
plt.plot(x, y, label='股票A收盤價(jià)', c='r', ls='-.', marker='D', lw=2)
# plt.plot([5.09, 5.13, 5.16, 5.12, 5.09, 5.25, 5.16, 5.20, 5.25], label='股票B收盤價(jià)', c='g', ls=':', marker='H', lw=4)
plt.xticks(x, [
?? ?'2022-03-27', '2022-03-28', '2022-03-29', '2022-03-30',
?? ?'2022-03-31', '2022-04-01', '2022-04-04', '2022-04-05',
?? ?'2022-04-06'], rotation=45)
plt.title('某股票收盤價(jià)時(shí)序圖')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('價(jià)格')
plt.grid(True)
plt.legend()

# 標(biāo)出每天的收盤價(jià)
for a, b in zip(x, y):
?? ?plt.text(a, b+0.01, '%.1f'%b, ha='center', va='bottom', fontsize=9)

# 添加注釋
plt.annotate('最低價(jià)', (x[y.index(min(y))],min(y)), (x[y.index(min(y))] + 0.5, min(y)), xycoords='data',
?? ??? ??? ? arrowprops=dict(facecolor='r', shrink=0.1), c='r',fontsize=15)
plt.show()

下邊換一種效果呈現(xiàn)，將提示語“股市有風(fēng)險(xiǎn)，入市需謹(jǐn)慎”字體調(diào)大到50，不透明。添加的注釋箭頭寬度為3，箭頭的頭部寬度為10，長度為20，縮短0.05，且箭頭為綠色，注釋字體為紅色。代碼示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = range(9)
y = [5.12, 5.15, 5.13, 5.10, 5.2, 5.25, 5.19, 5.24, 5.31]
c = 0.5 * (min(x) + max(x))
d = min(y) + 0.3 * (max(y)-min(y))
plt.plot(x, y, label='股票A收盤價(jià)', c='k', ls='-.', marker='D', lw=2)
plt.xticks(x, [
?? ?'2022-03-27', '2022-03-28', '2022-03-29', '2022-03-30',
?? ?'2022-03-31', '2022-04-01', '2022-04-04', '2022-04-05',
?? ?'2022-04-06'], rotation=45)
plt.title('某股票收盤價(jià)時(shí)序圖')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('價(jià)格')
plt.grid(True)
plt.legend()

# 標(biāo)出每天的收盤價(jià)
for a, b in zip(x, y):
?? ?plt.text(a, b+0.01, '%.1f'%b, ha='center', va='bottom', fontsize=9)

plt.text(c, d, '股市有風(fēng)險(xiǎn)，入市須謹(jǐn)慎', ha='center', fontsize=50, rotation=-25, c='r')
plt.annotate('最低價(jià)', (x[y.index(min(y))], min(y)), (x[y.index(min(y))] + 2, min(y)), xycoords='data',
?? ??? ??? ? arrowprops=dict(width=3,headwidth=10,headlength=20, facecolor='g',shrink=0.05), c='r',fontsize=20)
plt.show()

到此這篇關(guān)于Python+Matplotlib實(shí)現(xiàn)給圖像添加文本標(biāo)簽與注釋的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Matplotlib圖像添加標(biāo)簽內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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