Matplotlib Annotation

blairchen

python

Publish：Jan 23, 2018

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当图线中某些特殊地方需要标注时，我们可以使用 annotation.

matplotlib 中的 annotation 有两种方法，一种是用 plt 里面的 annotate，一种是直接用 plt 里面的 text 来写标注.

画出基本图

首先，我们在坐标轴中绘制一条直线.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = 2*x + 1

plt.figure(num=1, figsize=(8, 5),)
plt.plot(x, y,)
plt.show()

移动坐标

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = 2*x + 1

plt.figure(num=1, figsize=(8, 5),)
plt.plot(x, y,)

# 移动坐标
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

plt.show()

然后标注出点(x0, y0)的位置信息. 用 plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5) 画出一条垂直于x轴的虚线.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = 2*x + 1

plt.figure(num=1, figsize=(8, 5),)
plt.plot(x, y,)

# 移动坐标
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1

###   plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5) 画出一条垂直于x轴的虚线.  ###

plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)
# set dot styles
plt.scatter([x0, ], [y0, ], s=50, color='b')
plt.show()

加注释 annotate

接下来我们就对(x0, y0)这个点进行标注.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-4, 4, 50)
y = 2*x + 1

plt.figure(num=1, figsize=(10, 6),)
plt.plot(x, y,)

# 移动坐标
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)
# set dot styles
plt.scatter([x0, ], [y0, ], s=50, color='b')

############## 添加注释 annotate ###############

plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0, xy=(x0, y0), xycoords='data', xytext=(+30, -30),
             textcoords='offset points', fontsize=16,
             arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2"))

plt.show()

其中参数 xycoords='data' 是说基于数据的值来选位置, xytext=(+30, -30) 和 textcoords='offset points' 对于标注位置的描述和 xy 偏差值, arrowprops是对图中箭头类型的一些设置.

加注释 text

1 2	plt.text(-3.7, 3, r'$This\ is\ the\ some\ text. \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$', fontdict={'size': 16, 'color': 'r'})

Text(-3.7,3,'$This\\ is\\ the\\ some\\ text. \\mu\\ \\sigma_i\\ \\alpha_t$')

其中-3.7, 3,是选取text的位置, 空格需要用到转字符\ ,fontdict设置文本字体.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-4, 4, 50)
y = 2*x + 1

plt.figure(num=1, figsize=(10, 6),)
plt.plot(x, y,)

# 移动坐标
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)
# set dot styles
plt.scatter([x0, ], [y0, ], s=50, color='b')

############## 添加注释 annotate ###############

plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0, xy=(x0, y0), xycoords='data', xytext=(+30, -30),
             textcoords='offset points', fontsize=16,
             arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2"))


############# 添加注释 text #################

plt.text(-3.7, 3, r'$This\ is\ the\ some\ text. \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',
         fontdict={'size': 16, 'color': 'r'})

plt.show()