Python+Matplotlib怎么實現(xiàn)給圖像添加文本標簽與注釋

這篇文章主要講解了“Python+Matplotlib怎么實現(xiàn)給圖像添加文本標簽與注釋”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Python+Matplotlib怎么實現(xiàn)給圖像添加文本標簽與注釋”吧！

1.添加文本標簽 plt.text()

用于在繪圖過程中，在圖像上指定坐標的位置添加文本。需要用到的是plt.text()方法。 

其主要的參數(shù)有三個：

plt.text(x, y, s)

其中x,y表示傳入點的x和y軸坐標。s表示字符串。

需要注意的是，這里的坐標，如果設定有xticks、yticks標簽，則指的不是標簽，而是繪圖時x、軸的原始值。

因為參數(shù)過多，不再一一解釋，根據(jù)代碼學習其用法。

ha='center’表示垂直對齊方式居中，fontsize=30表示字體大小為30，rotation=-25表示旋轉的角度為-25度。c設定顏色，alpha設定透明度。

va表示水平對齊方式。

下邊的代碼在圖像中添加了兩段文本，一段是“股市有風險，投資需謹慎”的斜體水印，透明度為0.4。

另一段是在折線的每個折點附近標出當天收盤價。

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, '股市有風險，入市需謹慎', ha='center', fontsize=30, rotation=-25, c='gray', alpha=0.4)

plt.plot(x, y, label='股票A收盤價', 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('某股票收盤價時序圖')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('價格')
plt.grid(True)
plt.legend()

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

2. 添加注釋 plt.annotate()

在上例代碼的基礎之上，添加注釋。注釋即對圖像中某一位置的解釋，可以用箭頭來指向。

添加注釋使用的是plt.annotate()方法

其語法中的常用參數(shù)如下

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

其中str即注釋要使用的字符串，即注釋文本

xy指被注釋的坐標點

xytext指注釋文本要寫在的位置

xycoords是被注釋的點的坐標系屬性，即以什么樣的方式描述該點的坐標。設置值默認為"data"，即用（x,y）坐標來描述。其他可以選擇的設置值如下，其中figure指的是整個畫布作為一個參考系。而axes則表示僅對于其中的一個axes對象區(qū)域。

arrowprops是一個字典，用來設置箭頭的屬性。寫在這個字典之外的參數(shù)都表示的是注釋文本的屬性。

字典內(nèi)可以設置的值有

關于這些參數(shù)的進一步解釋：其中箭頭的總長度先是通過被注釋點位置坐標 與 注釋文本位置坐標 所決定的，可以通過調(diào)節(jié)參數(shù)arrowprops中的shrink鍵來進一步調(diào)節(jié)箭頭的長度，shrink表示將箭頭縮短的長度占總長度（被注釋點位置坐標 與 注釋文本位置坐標 決定的長度）的百分比。當不設定shrink時，shrink默認為0，即不縮短。當shrink很大，接近1時，其效果等同于不縮短。

以標出圖中的最低價的點為例。在目標位置添加一個紅色的箭頭，及“最低價”三個字。

其他更多參數(shù)，如關于設置注釋文本的字體的，c或color表示顏色，fontsize表示字體大小。更多屬性自行了解嘗試。

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, '股市有風險，入市須謹慎', ha='center', fontsize=30, rotation=-25, c='gray', alpha=0.4)
plt.plot(x, y, label='股票A收盤價', 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收盤價', 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('某股票收盤價時序圖')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('價格')
plt.grid(True)
plt.legend()

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

# 添加注釋
plt.annotate('最低價', (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()

下邊換一種效果呈現(xiàn)，將提示語“股市有風險，入市需謹慎”字體調(diào)大到50，不透明。添加的注釋箭頭寬度為3，箭頭的頭部寬度為10，長度為20，縮短0.05，且箭頭為綠色，注釋字體為紅色。代碼示例如下：

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收盤價', 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('某股票收盤價時序圖')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('價格')
plt.grid(True)
plt.legend()

# 標出每天的收盤價
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, '股市有風險，入市須謹慎', ha='center', fontsize=50, rotation=-25, c='r')
plt.annotate('最低價', (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()

感謝各位的閱讀，以上就是“Python+Matplotlib怎么實現(xiàn)給圖像添加文本標簽與注釋”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學習后，相信大家對Python+Matplotlib怎么實現(xiàn)給圖像添加文本標簽與注釋這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！