python中的annotate函数如何使用

今天小编给大家分享一下python中的annotate函数如何使用的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

python的annotate函数

annotate函数

该函数的详细参数可调用内置属性__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是给数据点添加注释的内容，支持输入一个字符串    # xy=是要添加注释的数据点的位置    # xytext=是注释内容的位置    # bbox=是注释框的风格和颜色深度，fc越小，注释框的颜色越深，支持输入一个字典    # va="center",  ha="center"表示注释的坐标以注释框的正中心为准，而不是注释框的左下角(v代表垂直方向，h代表水平方向)    # xycoords和textcoords可以指定数据点的坐标系和注释内容的坐标系，通常只需指定xycoords即可，textcoords默认和xycoords相同    # arrowprops可以指定箭头的风格支持，输入一个字典    # plt.annotate()的详细参数可用__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(box, fc="0.8"), arrowprops=dict(arrow))    plt.show()

结果如下：

例2：给注释和数据点指定不同的坐标系

    import matplotlib.pyplot as plt    fig = plt.figure(1, facecolor='white')    fig.clf()    # 这里指定数据点的坐标系原点在xy轴的左下角，而注释的坐标系原点在这个图像(figure)的左下角    # 所以才会出现注释内容下移覆盖了x轴    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(box, fc="0.8"), arrowprops=dict(arrow))    plt.show()

结果如下：

可视化annotate()函数解析

函数功能：添加图形内容细节的指向型注释文本。

调用签名：

plt.annotate(string, xy=(np.pi/2, 1.0), xytext=((np.pi/2)+0.15, 1,5), weight="bold", color="b", arrowprops=dict(arrow, connection, color="b"))

• string：图形内容的注释文本

• xy：被注释图形内容的位置坐标

• xytext：注释文本的位置坐标

• weight：注释文本的字体粗细风格

• color：注释文本的字体颜色

• arrowprops：指示被注释内容的箭头的属性字典

代码实现：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = 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(arrow, connection, color="b"))plt.show()

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