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python中的annotate函數(shù)使用

 更新時間:2022年05月13日 16:07:36   作者:watermelon12138  
這篇文章主要介紹了python中的annotate函數(shù)使用方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

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:

在這里插入圖片描述

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:

在這里插入圖片描述

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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