Matplotlib繪圖基礎(chǔ)之文本標(biāo)注詳解
Matplotlib 文本和標(biāo)注可以為數(shù)據(jù)和圖形之間提供額外的信息,幫助觀察者更好地理解數(shù)據(jù)和圖形的含義。
文本用于在圖形中添加注釋或提供更詳細(xì)的信息,以幫助觀察者理解圖形的含義。
標(biāo)注則是一種更加細(xì)粒度的文本信息,可以被用來為特定的數(shù)據(jù)點(diǎn)或區(qū)域提供更詳細(xì)的信息。
本篇通過示例依次介紹文本和標(biāo)注的常用使用方式。
1. 文本
文本在圖形中主要用在標(biāo)題,坐標(biāo)軸,圖形中的一些說明等等地方。
1.1. 顏色和字體
下面的示例演示了圖形中各個(gè)部分文本的字體大小和顏色設(shè)置的方法:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x*x
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
#設(shè)置 標(biāo)題 的字體和顏色
ax.set_title("標(biāo)題", fontdict={"fontsize": 25, "color": "r"})
#設(shè)置 X軸和Y軸 標(biāo)簽的字體和顏色
ax.set_xlabel("x軸", fontdict={"fontsize": 20,"color": "g"})
ax.set_ylabel("y軸", fontdict={"fontsize": 20,"color": "b"})
#按照坐標(biāo)位置(2, 60)添加一段文本
ax.text(2, 60, "f(x) = x*x", fontdict={"fontsize": 15,"color": "k"})
ax.plot(x, y, label="sin")
ax.legend()
需要掌握的部分就是 fontdict 這個(gè)參數(shù),這個(gè)字典還有其他參數(shù)可以控制字體,這里只演示了兩個(gè)常用的參數(shù):
- fontsize:字體大小設(shè)置
- color:文字顏色
1.2. latex公式
上面的示例中,f(x) = x*x 可以 latex的方式來顯示。
latex讓能夠顯示各種復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式,讓文本看起來和數(shù)學(xué)書中一樣。
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x*x
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
#設(shè)置 標(biāo)題 的字體和顏色
ax.set_title("標(biāo)題", fontdict={"fontsize": 25, "color": "r"})
#設(shè)置 X軸和Y軸 標(biāo)簽的字體和顏色
ax.set_xlabel("x", fontdict={"fontsize": 20,"color": "g"})
ax.set_ylabel("$x^2$", fontdict={"fontsize": 20,"color": "b"})
#按照坐標(biāo)位置(2, 60)添加一段文本
ax.text(2, 60, "$f(x) = x^2$", fontdict={"fontsize": 15,"color": "k"})
ax.plot(x, y, label="sin")
ax.legend()
上面將 Y軸的文本和 圖形中間的數(shù)學(xué)公式改成了 latex 格式。
2. 標(biāo)注
圖形添加標(biāo)注時(shí),一般包含2個(gè)部分,一個(gè)指向數(shù)據(jù)的箭頭,一段說明文字。
設(shè)置標(biāo)注的核心參數(shù)是:
- xy:這是待標(biāo)注的數(shù)據(jù)點(diǎn)的坐標(biāo)
- xytext:標(biāo)注文本的坐標(biāo),一般是文本的左上角的點(diǎn)
- bbox:文本框的樣式字典
- arrowprops:箭頭的樣式字典
下面的示例中,通過設(shè)置上面4個(gè)參數(shù)來演示幾種常用的標(biāo)注:
x = np.array(range(10))
y = np.array([89, 84, 30, 67, 41, 71, 62, 20, 89, 3])
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
ax.plot(x, y)
ax.annotate(
"第一個(gè)值",
xy=(0, 89),
xytext=(-0.3, 70),
arrowprops={"arrowstyle": "->", "connectionstyle": "arc3,rad=-0.5"},
)
ax.annotate(
"轉(zhuǎn)折點(diǎn)一",
xy=(2, 30),
xytext=(1.8, 10),
bbox={"boxstyle": "round", "fc": "none", "ec": "g"},
arrowprops={"arrowstyle": "->"},
)
ax.annotate(
"轉(zhuǎn)折點(diǎn)二",
xy=(3, 67),
xytext=(3, 85),
bbox={"boxstyle": "round", "fc": "lightblue", "ec": "r"},
arrowprops={"arrowstyle": "fancy"},
)
ax.annotate(
"最大值",
xy=(8, 89),
xytext=(6, 85),
bbox={"boxstyle": "round", "alpha":0.1},
arrowprops={"arrowstyle": "wedge,tail_width=0.8", "alpha":0.1},
)
- 第一個(gè)值:設(shè)置了箭頭的彎曲度
- 轉(zhuǎn)折點(diǎn)一:設(shè)置了邊框
- 轉(zhuǎn)折點(diǎn)二:設(shè)置了邊框和背景色,同時(shí)設(shè)置了另一種箭頭樣式
- 最大值:設(shè)置了邊框和另一種箭頭的透明度。
3. 總結(jié)
在使用 Matplotlib 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),合理使用文本和標(biāo)注可以大大提高圖形的可讀性和易懂性,幫助觀察者更好地理解數(shù)據(jù)和圖形的含義。
但是,分析結(jié)果中是最重要的還是圖形和數(shù)據(jù),文本和標(biāo)注不宜過度添加,也不能太花哨,以致喧賓奪主,本末倒置。
到此這篇關(guān)于Matplotlib繪圖基礎(chǔ)之文本標(biāo)注詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matplotlib文本標(biāo)注內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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