浅谈Matplotlib简介和pyplot的简单使用——文本标注和箭头_Python

浅谈Matplotlib简介和pyplot的简单使用——文本标注和箭头

2021-01-02 22:52Frandy.CH Python

这篇文章主要介绍了浅谈Matplotlib简介和pyplot的简单使用——文本标注和箭头，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

在使用pyplot画图的时候，有时会需要在图上标注一些文字，如果曲线靠的比较近，最好还能用箭头指出标注文字和曲线的对应关系。这里就介绍文字标注和箭头的使用。

添加标注使用pyplot.text,由pyplot或者subplot调用。下面是可以选择的参数，

text(tx,ty,fontsize=fs,verticalalignment=va,horizontalalignment=ha,...)

其中，tx和ty指定放置文字的位置，va和ha指定对其方式，可以是top，bottom，center或者left，right，center,还可以使文字带有边框，边框形状还可以是箭头，并指定方向。

添加箭头使用pyplot.annotate，调用方式与text类似。下面是可选择的参数，

annotate(text,xy=(tx0,ty0),xytext=(tx1,ty1),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"))

其中，text是与箭头一起的文字，xy是箭头所在位置，终点，xytext是起点，arrowtypes指定箭头的样式，更多内容还是参见手册吧。

效果如下，

浅谈Matplotlib简介和pyplot的简单使用——文本标注和箭头

代码如下，只是在之前subplot的基础上做了一些修改，

				?

									#!/usr/bin/env python

									import numpy as np

									import matplotlib.pyplot as plt

									def f1(t):

									 return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)

									def f2(t):

									 return np.sin(2*np.pi*t)*np.cos(3*np.pi*t)

									t = np.arange(0.0,5.0,0.02)

									plt.figure(figsize=(8,7),dpi=98)

									p1 = plt.subplot(211)

									p2 = plt.subplot(212)

									label_f1 = "$f(t)=e^{-t} \cos (2 \pi t)$"

									label_f2 = "$g(t)=\sin (2 \pi t) \cos (3 \pi t)$"

									p1.plot(t,f1(t),"g-",label=label_f1)

									p2.plot(t,f2(t),"r-.",label=label_f2,linewidth=2)

									p1.axis([0.0,5.01,-1.0,1.5])

									p1.set_ylabel("v",fontsize=14)

									p1.set_title("A simple example",fontsize=18)

									p1.grid(True)

									#p1.legend()

									tx = 2

									ty = 0.9

									p1.text(tx,ty,label_f1,fontsize=15,verticalalignment="top",horizontalalignment="right")

									p2.axis([0.0,5.01,-1.0,1.5])

									p2.set_ylabel("v",fontsize=14)

									p2.set_xlabel("t",fontsize=14)

									#p2.legend()

									tx = 2

									ty = 0.9

									p2.text(tx,ty,label_f2,fontsize=15,verticalalignment="bottom",horizontalalignment="left")

									p2.annotate('',xy=(1.8,0.5),xytext=(tx,ty),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"))

									plt.show()