python中的annotate函數(shù)使用
python的annotate函數(shù)
annotate函數(shù)
該函數(shù)的詳細參數(shù)可調(diào)用內(nèi)置屬性__doc__查看。
import matplotlib.pyplot as plt # plt.annotate(str, xy=data_point_position, xytext=annotate_position, # va="center", ha="center", xycoords="axes fraction", # textcoords="axes fraction", bbox=annotate_box_type, arrowprops=arrow_style) # str是給數(shù)據(jù)點添加注釋的內(nèi)容,支持輸入一個字符串 # xy=是要添加注釋的數(shù)據(jù)點的位置 # xytext=是注釋內(nèi)容的位置 # bbox=是注釋框的風(fēng)格和顏色深度,fc越小,注釋框的顏色越深,支持輸入一個字典 # va="center", ha="center"表示注釋的坐標(biāo)以注釋框的正中心為準,而不是注釋框的左下角(v代表垂直方向,h代表水平方向) # xycoords和textcoords可以指定數(shù)據(jù)點的坐標(biāo)系和注釋內(nèi)容的坐標(biāo)系,通常只需指定xycoords即可,textcoords默認和xycoords相同 # arrowprops可以指定箭頭的風(fēng)格支持,輸入一個字典 # plt.annotate()的詳細參數(shù)可用__doc__查看,如:print(plt.annotate.__doc__)
例1:
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(1, facecolor='white') fig.clf() plt.annotate('a decision node', (0.1, 0.5), (0.5, 0.1), va="center", ha="center", xycoords="axes fraction", textcoords="axes fraction", bbox=dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8"), arrowprops=dict(arrowstyle="<-")) plt.show()
結(jié)果如下:
例2:給注釋和數(shù)據(jù)點指定不同的坐標(biāo)系
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(1, facecolor='white') fig.clf() # 這里指定數(shù)據(jù)點的坐標(biāo)系原點在xy軸的左下角,而注釋的坐標(biāo)系原點在這個圖像(figure)的左下角 # 所以才會出現(xiàn)注釋內(nèi)容下移覆蓋了x軸 plt.annotate('a decision node', (0.1, 0.5), (0.5, 0.1), va="center", ha="center", xycoords="axes fraction", textcoords="figure fraction", bbox=dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8"), arrowprops=dict(arrowstyle="<-")) plt.show()
結(jié)果如下:
可視化annotate()函數(shù)解析
函數(shù)功能:添加圖形內(nèi)容細節(jié)的指向型注釋文本。
調(diào)用簽名:
plt.annotate(string, xy=(np.pi/2, 1.0), xytext=((np.pi/2)+0.15, 1,5), weight="bold", color="b", arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3", color="b"))
string
:圖形內(nèi)容的注釋文本xy
:被注釋圖形內(nèi)容的位置坐標(biāo)xytext
:注釋文本的位置坐標(biāo)weight
:注釋文本的字體粗細風(fēng)格color
:注釋文本的字體顏色arrowprops
:指示被注釋內(nèi)容的箭頭的屬性字典
代碼實現(xiàn):
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05, 10, 1000) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="c", label="plot figure") plt.legend() plt.annotate("maximum", xy=(np.pi/2, 1.0), xytext=((np.pi/2)+1.0, .8), weight="bold", color="b", arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3", color="b")) plt.show()
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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