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这篇文章主要讲解了“Python+Matplotlib怎么实现给图像添加文本标签与注释”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python+Matplotlib怎么实现给图像添加文本标签与注释”吧!
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()
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()
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()
感谢各位的阅读,以上就是“Python+Matplotlib怎么实现给图像添加文本标签与注释”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python+Matplotlib怎么实现给图像添加文本标签与注释这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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