本文详细介绍Matplotlib中的标注功能，包括基本标注、高级标注、自定义样式等，展示如何使用annotate和text函数添加文本标注和箭头，以及如何利用各种坐标系统进行精确控制。
标注
原文：Annotation
译者：飞龙
基本标注
使用text()会将文本放置在轴域的任意位置。 文本的一个常见用例是标注绘图的某些特征，而annotate()方法提供辅助函数，使标注变得容易。 在标注中，有两个要考虑的点：由参数xy表示的标注位置和xytext的文本位置。 这两个参数都是(x, y)元组。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2*np.pi*t)
line, = ax.plot(t, s, lw=2)
ax.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
)
ax.set_ylim(-2,2)
plt.show()
在该示例中，xy（箭头尖端）和xytext位置（文本位置）都以数据坐标为单位。 有多种可以选择的其他坐标系 - 你可以使用xycoords和textcoords以及下列字符串之一（默认为data）指定xy和xytext的坐标系。
| 参数 | 坐标系 |
| 'figure points' | 距离图形左下角的点数量 |
| 'figure pixels' | 距离图形左下角的像素数量 |
| 'figure fraction' | 0,0 是图形左下角，1,1 是右上角 |
| 'axes points' | 距离轴域左下角的点数量 |
| 'axes pixels' | 距离轴域左下角的像素数量 |
| 'axes fraction' | 0,0 是轴域左下角，1,1 是右上角 |
| 'data' | 使用轴域数据坐标系 |
例如将文本以轴域小数坐标系来放置，我们可以：
ax.annotate('local max', xy=(3, 1), xycoords='data',
xytext=(0.8, 0.95), textcoords='axes fraction',
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
horizontalalignment='right', verticalalignment='top',
)对于物理坐标系（点或像素），原点是图形或轴的左下角。
或者，你可以通过在可选关键字参数arrowprops中提供箭头属性字典来绘制从文本到注释点的箭头。
arrowprops键 | 描述 |
|---|---|
width | 箭头宽度，以点为单位 |
frac | 箭头头部所占据的比例 |
headwidth | 箭头的底部的宽度，以点为单位 |
shrink | 移动提示，并使其离注释点和文本一些距离 |
**kwargs | matplotlib.patches.Polygon的任何键，例如facecolor |
在下面的示例中，xy点是原始坐标（xycoords默认为'data'）。 对于极坐标轴，它在(theta, radius)空间中。 此示例中的文本放置在图形小数坐标系中。 matplotlib.text.Text关键字args，例如horizontalalignment，verticalalignment和fontsize，从annotate传给Text实例。
注释（包括花式箭头）的所有高上大的内容的更多信息，请参阅高级标注和pylab_examples示例代码：annotation_demo.py。
不要继续，除非你已经阅读了基本标注，text()和annotate()。
高级标注
使用框和文本来标注
让我们以一个简单的例子来开始。
在pyplot模块（或Axes类的text方法）中的text()函数接受bbox关键字参数，并且在提供时，在文本周围绘制一个框。
与文本相关联的补丁对象可以通过以下方式访问：
bb = t.get_bbox_patch()返回值是FancyBboxPatch的一个实例，并且补丁属性（如facecolor，edgewidth等）可以像平常一样访问和修改。 为了更改框的形状，请使用set_boxstyle方法。
bb.set_boxstyle("rarrow", pad=0.6)该参数是框样式的名称与其作为关键字参数的属性。 目前，实现了以下框样式。
| 类 | 名称 | 属性 |
|---|---|---|
| Circle | circle | pad=0.3 |
| DArrow | darrow | pad=0.3 |
| LArrow | larrow | pad=0.3 |
| RArrow | rarrow | pad=0.3 |
| Round | round | pad=0.3,rounding_size=None |
| Round4 | round4 | pad=0.3,rounding_size=None |
| Roundtooth | roundtooth | pad=0.3,tooth_size=None |
| Sawtooth | sawtooth | pad=0.3,tooth_size=None |
| Square | square | pad=0.3 |
注意，属性参数可以在样式名称中用逗号分隔（在初始化文本实例时，此形式可以用作bbox参数的boxstyle的值）。
bb.set_boxstyle("rarrow,pad=0.6")使用箭头来标注
pyplot模块（或Axes类的annotate方法）中的annotate()函数用于绘制连接图上两点的箭头。
ax.annotate("Annotation",
xy=(x1, y1), xycoords='data',
xytext=(x2, y2), textcoords='offset points',
)这会使用textcoords中提供的，xytext处的文本标注提供坐标（xycoords）中的xy处的点。 通常，数据坐标中规定了标注点，偏移点中规定了标注文本。 请参阅annotate()了解可用的坐标系。
连接两个点（xy和xytext）的箭头可以通过指定arrowprops参数可选地绘制。 为了仅绘制箭头，请使用空字符串作为第一个参数。
ax.annotate("",
xy=(0.2, 0.2), xycoords='data',
xytext=(0.8, 0.8), textcoords='data',
arrowprops=dict(arrowstyle="->",
connectionstyle="arc3"),
)
箭头的绘制需要几个步骤。
- 创建两个点之间的连接路径。 这由
connectionstyle键值控制。 - 如果提供了补丁对象（
patchA和patchB），则会剪切路径以避开该补丁。 - 路径进一步由提供的像素总量来缩小（
shirnkA&shrinkB） - 路径转换为箭头补丁，由
arrowstyle键值控制。
两个点之间的连接路径的创建由connectionstyle键控制，并且可用以下样式。
| 名称 | 属性 |
|---|---|
| angle | angleA=90,angleB=0,rad=0.0 |
| angle3 | angleA=90,angleB=0 |
| arc | angleA=0,angleB=0,armA=None,armB=None,rad=0.0 |
| arc3 | rad=0.0 |
| bar | armA=0.0,armB=0.0,fraction=0.3,angle=None |
注意，angle3和arc3中的3意味着所得到的路径是二次样条段（三个控制点）。 如下面将讨论的，当连接路径是二次样条时，可以使用一些箭头样式选项。
每个连接样式的行为在下面的示例中（有限地）演示。 （警告：条形样式的行为当前未定义好，将来可能会更改）。
然后根据给定的箭头样式将连接路径（在剪切和收缩之后）变换为箭头补丁。
| 名称 | 属性 |
|---|---|
| - | None |
| -> | head_length=0.4,head_width=0.2 |
| -[ | widthB=1.0,lengthB=0.2,angleB=None |
| |-| | widthA=1.0,widthB=1.0 |
| -|> | head_length=0.4,head_width=0.2 |
| <- | head_length=0.4,head_width=0.2 |
| <-> | head_length=0.4,head_width=0.2 |
| <|- | head_length=0.4,head_width=0.2 |
| < | -|> |
| fancy | head_length=0.4,head_width=0.4,tail_width=0.4 |
| simple | head_length=0.5,head_width=0.5,tail_width=0.2 |
| wedge | tail_width=0.3,shrink_factor=0.5 |
一些箭头仅适用于生成二次样条线段的连接样式。 他们是fancy，simple，wedge。 对于这些箭头样式，必须使用angle3或arc3连接样式。
如果提供了标注字符串，则patchA默认设置为文本的bbox补丁。
与text命令一样，可以使用bbox参数来绘制文本周围的框。
默认情况下，起点设置为文本范围的中心。 可以使用relpos键值进行调整。 这些值根据文本的范围进行归一化。 例如，(0,0)表示左下角，(1,1)表示右上角。
将艺术家放置在轴域的锚定位置
有一类艺术家可以放置在轴域的锚定位置。 一个常见的例子是图例。 这种类型的艺术家可以使用OffsetBox类创建。 mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists中有几个预定义类。
from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredText
at = AnchoredText("Figure 1a",
prop=dict(size=8), frameon=True,
loc=2,
)
at.patch.set_boxstyle("round,pad=0.,rounding_size=0.2")
ax.add_artist(at)
loc关键字与legend命令中含义相同。
一个简单的应用是当艺术家（或艺术家的集合）的像素大小在创建时已知。 例如，如果要绘制一个固定大小为 20 像素 ×20 像素（半径为 10 像素）的圆，则可以使用AnchoredDrawingArea。 实例使用绘图区域的大小创建（以像素为单位）。 用户可以在绘图区任意添加艺术家。 注意，添加到绘图区域的艺术家的范围与绘制区域本身的位置无关，只和初始大小有关。
from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredDrawingArea
ada = AnchoredDrawingArea(20, 20, 0, 0,
loc=1, pad=0., frameon=False)
p1 = Circle((10, 10), 10)
ada.drawing_area.add_artist(p1)
p2 = Circle((30, 10), 5, fc="r")
ada.drawing_area.add_artist(p2)添加到绘图区域的艺术家不应该具有变换集（它们将被重写），并且那些艺术家的尺寸被解释为像素坐标，即，上述示例中的圆的半径分别是 10 像素和 5 像素。
有时，你想让你的艺术家按数据坐标（或其他坐标，而不是画布像素）缩放。 你可以使用AnchoredAuxTransformBox类。 这类似于AnchoredDrawingArea，除了艺术家的范围在绘制时由指定的变换确定。
from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredAuxTransformBox
box = AnchoredAuxTransformBox(ax.transData, loc=2)
el = Ellipse((0,0), width=0.1, height=0.4, angle=30) # in data coordinates!
box.drawing_area.add_artist(el)上述示例中的椭圆具有在数据坐标中对应于 0.1 和 0.4 的宽度和高度，并且当轴域的视图限制改变时将自动缩放。
如图例所示，可以设置bbox_to_anchor参数。 使用HPacker和VPacker，你可以像图例中一样排列艺术家（事实上，这是图例的创建方式）。
请注意，与图例不同，默认情况下，bbox_transform设置为IdentityTransform。
使用复杂坐标来标注
matplotlib 中的标注支持标注文本中描述的几种类型的坐标。 对于想要更多控制的高级用户，它支持几个其他选项。
Transform实例，例如：ax.annotate("Test", xy=(0.5, 0.5), xycoords=ax.transAxes)相当于：
ax.annotate("Test", xy=(0.5, 0.5), xycoords="axes fraction")使用它，你可以在其他轴域内标注一个点：
ax1, ax2 = subplot(121), subplot(122) ax2.annotate("Test", xy=(0.5, 0.5), xycoords=ax1.transData, xytext=(0.5, 0.5), textcoords=ax2.transData, arrowprops=dict(arrowstyle="->"))Artist实例。xy值（或xytext）被解释为艺术家的bbox（get_window_extent的返回值）的小数坐标。an1 = ax.annotate("Test 1", xy=(0.5, 0.5), xycoords="data", va="center", ha="center", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w")) an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(1, 0.5), xycoords=an1, # (1,0.5) of the an1's bbox xytext=(30,0), textcoords="offset points", va="center", ha="left", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"), arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
请注意，你的责任是在绘制
an2之前确定坐标艺术家（上例中的an1）的范围。 在大多数情况下，这意味着an2需要晚于an1。一个返回
BboxBase或Transform的实例的可调用对象。 如果返回一个变换，它与 1 相同，如果返回bbox，它与 2 相同。可调用对象应该接受renderer实例的单个参数。 例如，以下两个命令产生相同的结果：an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(1, 0.5), xycoords=an1, xytext=(30,0), textcoords="offset points") an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(1, 0.5), xycoords=an1.get_window_extent, xytext=(30,0), textcoords="offset points")指定二元坐标的元组。 第一项用于
x坐标，第二项用于y坐标。 例如，annotate("Test", xy=(0.5, 1), xycoords=("data", "axes fraction"))0.5 的单位是数据坐标，1 的单位是归一化轴域坐标。 你可以像使用元组一样使用艺术家或变换。 例如，
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(3,2)) ax=plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.7]) an1 = ax.annotate("Test 1", xy=(0.5, 0.5), xycoords="data", va="center", ha="center", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w")) an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(0.5, 1.), xycoords=an1, xytext=(0.5,1.1), textcoords=(an1, "axes fraction"), va="bottom", ha="center", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"), arrowprops=dict(arrowstyle="->")) plt.show()
有时，您希望您的注释带有一些“偏移点”，不是距离注释点，而是距离某些其他点。
OffsetFrom是这种情况下的辅助类。import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(3,2)) ax=plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.7]) an1 = ax.annotate("Test 1", xy=(0.5, 0.5), xycoords="data", va="center", ha="center", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w")) from matplotlib.text import OffsetFrom offset_from = OffsetFrom(an1, (0.5, 0)) an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(0.1, 0.1), xycoords="data", xytext=(0, -10), textcoords=offset_from, # xytext is offset points from "xy=(0.5, 0), xycoords=an1" va="top", ha="center", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"), arrowprops=dict(arrowstyle="->")) plt.show()
你可以参考这个链接：
pylab_examples example code: annotation_demo3.py.。
使用ConnectorPatch
ConnectorPatch类似于没有文本的标注。 虽然在大多数情况下建议使用标注函数，但是当您想在不同的轴上连接点时，ConnectorPatch很有用。
from matplotlib.patches import ConnectionPatch
xy = (0.2, 0.2)
con = ConnectionPatch(xyA=xy, xyB=xy, coordsA="data", coordsB="data",
axesA=ax1, axesB=ax2)
ax2.add_artist(con)上述代码连接了ax1中数据坐标的xy点，与ax2中数据坐标的xy点。这是个简单的例子。
虽然ConnectorPatch实例可以添加到任何轴，但您可能需要将其添加到绘图顺序中最新的轴，以防止与其他轴重叠。
高级话题
轴域之间的缩放效果
mpl_toolkits.axes_grid.inset_locator定义了一些补丁类，用于互连两个轴域。 理解代码需要一些 mpl 转换如何工作的知识。 但是，利用它的方式很直接。
定义自定义盒样式
你可以使用自定义盒样式，boxstyle的值可以为如下形式的可调用对象：
def __call__(self, x0, y0, width, height, mutation_size,
aspect_ratio=1.):
"""
Given the location and size of the box, return the path of
the box around it.
- *x0*, *y0*, *width*, *height* : location and size of the box
- *mutation_size* : a reference scale for the mutation.
- *aspect_ratio* : aspect-ratio for the mutation.
"""
path = ...
return path这里是个复杂的例子：
但是，推荐你从matplotlib.patches.BoxStyle._Base派生，像这样：
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import BoxStyle
import matplotlib.pyplot as plt
# we may derive from matplotlib.patches.BoxStyle._Base class.
# You need to override transmute method in this case.
class MyStyle(BoxStyle._Base):
"""
A simple box.
"""
def __init__(self, pad=0.3):
"""
The arguments need to be floating numbers and need to have
default values.
*pad*
amount of padding
"""
self.pad = pad
super(MyStyle, self).__init__()
def transmute(self, x0, y0, width, height, mutation_size):
"""
Given the location and size of the box, return the path of
the box around it.
- *x0*, *y0*, *width*, *height* : location and size of the box
- *mutation_size* : a reference scale for the mutation.
Often, the *mutation_size* is the font size of the text.
You don't need to worry about the rotation as it is
automatically taken care of.
"""
# padding
pad = mutation_size * self.pad
# width and height with padding added.
width, height = width + 2.*pad, \
height + 2.*pad,
# boundary of the padded box
x0, y0 = x0-pad, y0-pad,
x1, y1 = x0+width, y0 + height
cp = [(x0, y0),
(x1, y0), (x1, y1), (x0, y1),
(x0-pad, (y0+y1)/2.), (x0, y0),
(x0, y0)]
com = [Path.MOVETO,
Path.LINETO, Path.LINETO, Path.LINETO,
Path.LINETO, Path.LINETO,
Path.CLOSEPOLY]
path = Path(cp, com)
return path
# register the custom style
BoxStyle._style_list["angled"] = MyStyle
plt.figure(1, figsize=(3,3))
ax = plt.subplot(111)
ax.text(0.5, 0.5, "Test", size=30, va="center", ha="center", rotation=30,
bbox=dict(boxstyle="angled,pad=0.5", alpha=0.2))
del BoxStyle._style_list["angled"]
plt.show()
与之类似，您可以定义一个自定义的ConnectionStyle和一个自定义的ArrowStyle。 请参阅lib/matplotlib/patches.py的源代码，并查看每个样式类是如何定义的。
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