python中的annotate函数如何使用
发表于:2025-02-19 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年02月19日,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
千家信息网最后更新 2025年02月19日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()
以上就是"python中的annotate函数如何使用"这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注行业资讯频道。
注释
内容
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