python-matplotlib给图像添加文本标签与注释

python-matplotlib给图像添加文本标签与注释

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大家好,我是侯小啾!python-matplotlib给图像添加文本标签与注释

python-matplotlib给图像添加文本标签与注释今天分享的内容是,如何使用python-matplotlib给绘制的图像添加文本标签与注释。

1.添加文本标签 plt.text()

用于在绘图过程中,在图像上指定坐标的位置添加文本。需要用到的是plt.text()方法。

其主要的参数有三个:

plt.text(x, y, s)

其中x,y表示传入点的x和y轴坐标。s表示字符串。
需要注意的是,这里的坐标,如果设定有xticks、yticks标签,则指的不是标签,而是绘图时x、轴的原始值。

因为参数过多,不再一一解释,根据代码学习其用法。

ha=’center’表示垂直对齐方式居中,fontsize=30表示字体大小为30,rotation=-25表示旋转的角度为-25度。c设定颜色,alpha设定透明度。
va表示水平对齐方式。

下边的代码在图像中添加了两段文本,一段是“股市有风险,投资需谨慎”的斜体水印,透明度为0.4。
另一段是在折线的每个折点附近标出当天收盘价。

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, '股市有风险,入市需谨慎', ha='center', fontsize=30, rotation=-25, c='gray', alpha=0.4)

plt.plot(x, y, label='股票A收盘价', 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('某股票收盘价时序图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.grid(True)
plt.legend()

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

python-matplotlib给图像添加文本标签与注释

2. 添加注释 plt.annotate()

在上例代码的基础之上,添加注释。注释即对图像中某一位置的解释,可以用箭头来指向。
添加注释使用的是plt.annotate()方法

其语法中的常用参数如下

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

其中str即注释要使用的字符串,即注释文本
xy指被注释的坐标点
xytext指注释文本要写在的位置

xycoords是被注释的点的坐标系属性,即以什么样的方式描述该点的坐标。设置值默认为”data”,即用(x,y)坐标来描述。其他可以选择的设置值如下,其中figure指的是整个画布作为一个参考系。而axes则表示仅对于其中的一个axes对象区域。

设置值描述
data默认值,表示被注释点的(x,y)坐标
figure points以绘图区的左下角为坐标原点,单位是点数
figure pixels以绘图区的左下角为坐标原点,单位是像素数
figure fraction以绘图区的左下角为坐标原点,单位是百分比
axes points以绘图区的左下角为坐标原点,单位是点数
axes pixels以绘图区的左下角为坐标原点,单位是像素数
axes fraction以绘图区的左下角为坐标原点,单位是百分比
polar不使用本地数据坐标系,使用极坐标描述。

arrowprops是一个字典,用来设置箭头的属性。写在这个字典之外的参数都表示的是注释文本的属性。
字典内可以设置的值有

设置值描述
width箭头的宽度(非头部)
headwidth箭头头部的宽度
headlength箭头头部的长度
facecolor箭头的颜色
shrink箭头两端收缩的百分比(占总长)
?任何matplotlib.patches.FancyArrowPacth中的关键字

关于这些参数的进一步解释:其中箭头的总长度先是通过被注释点位置坐标 与 注释文本位置坐标 所决定的,可以通过调节参数arrowprops中的shrink键来进一步调节箭头的长度,shrink表示将箭头缩短的长度占总长度(被注释点位置坐标 与 注释文本位置坐标 决定的长度)的百分比。当不设定shrink时,shrink默认为0,即不缩短。当shrink很大,接近1时,其效果等同于不缩短。

以标出图中的最低价的点为例。在目标位置添加一个红色的箭头,及“最低价”三个字。

其他更多参数,如关于设置注释文本的字体的,c或color表示颜色,fontsize表示字体大小。更多属性自行了解尝试。

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, '股市有风险,入市须谨慎', ha='center', fontsize=30, rotation=-25, c='gray', alpha=0.4)
plt.plot(x, y, label='股票A收盘价', 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收盘价', 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('某股票收盘价时序图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.grid(True)
plt.legend()

# 标出每天的收盘价
for a, b in zip(x, y):
	plt.text(a, b+0.01, '%.1f'%b, ha='center', va='bottom', fontsize=9)

# 添加注释
plt.annotate('最低价', (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()

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下边换一种效果呈现,将提示语“股市有风险,入市需谨慎”字体调大到50,不透明。添加的注释箭头宽度为3,箭头的头部宽度为10,长度为20,缩短0.05,且箭头为绿色,注释字体为红色。代码示例如下:

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收盘价', 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('某股票收盘价时序图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.grid(True)
plt.legend()

# 标出每天的收盘价
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, '股市有风险,入市须谨慎', ha='center', fontsize=50, rotation=-25, c='r')
plt.annotate('最低价', (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()

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本次分享就到这里,小啾感谢您的关注与支持!
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