Python--plt.text()学习笔记

本文详细介绍了如何使用Python的plt.text()函数在Matplotlib图形中添加文本标签,包括设置位置、字体属性和坐标系转换等。通过示例展示了如何在数据点和坐标轴上添加注释。
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Python–plt.text()学习笔记(仅供参考)

plt.text()作用:画图时给图中的点 加标签

语法格式

plt.text(x, y, s, fontsize, verticalalignment,horizontalalignment,rotation , kwargs)

其中
(1)x,y:标签添加的位置,特别的,如果你要变换坐标系的话,要用到transform=ax.transAxes参数。
(2)s:标签的符号,字符串格式,比如你想加个“我爱python”,更多的是你标注跟数据有关的主体。
(3)fontsize:加标签字体大小,取整数。
(4)verticalalignment:垂直对齐方式 ,可选 ‘center’ ,‘top’ , ‘bottom’,‘baseline’ 等
(5)horizontalalignment:水平对齐方式 ,可以填 ‘center’ , ‘right’ ,‘left’ 等
(6)rotation:标签的旋转角度,以逆时针计算,取整
(7)family :设置字体
(8)style: 设置字体的风格
(9)weight:设置字体的粗细
(10) bbox:给字体添加框, 如 bbox=dict(facecolor=‘red’, alpha=0.5) 等。
(11)string:注释文本内容
(12)color:注释文本内容的字体颜色

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)  # 生成数据
y = np.cos(x)**2 *np.sin(x)      # 应变量取值范围
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)                # 绘制图像
ax.text(0.,-0.25, 'Text at (0.,-0.25)', fontsize=12)   # 添加文本注释
ax.text(0.5, 0.9, 'Text at (0.5, 0.9) in Axes coords', fontsize=12,transform=ax.transAxes)  # 添加文本注释
ax.text(0.5, 0.1, 'Text at (2, 1) in Data coords', fontsize=12,transform=ax.transData)   # 添加文本注释
plt.show()  # 显示图像

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``` %matplotlib inline import numpy as np import cv2 #导入OpenCV库,OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,广泛用于图像处理、视频分析、机器学习和深度学习等领域 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data image = data.camera() # 使用 skimage 自带的相机图像 # 加入高斯噪声,噪声的标准差 noise_std = 25 noise = np.random.normal(0, noise_std, image.shape) # image.shape, 生成的噪声数组将与 image 大小相同,便于直接相加 noisy_image = np.clip(image + noise, 0, 255).astype(np.uint8) #对图像添加噪声后进行数值范围的限制和数据类型转换, 无符号8位整数 mean_filtered_image = cv2.blur(noisy_image, (5, 5)) # 应用均值滤波,用滤波核内所有像素的平均值替换中心像素的值 gaussian_filtered_image = cv2.GaussianBlur(noisy_image, (5, 5), 0) # 应用高斯滤波,sigmaX =0控制高斯核在水平方向的权重分布 # 绘制图像 plt.figure(figsize=(15, 5)) # figsize=(width, height),图像的大小,单位是英寸 plt.subplot(1, 4, 1) plt.imshow(image, cmap='gray') plt.title('Original Image') plt.axis('off') # 坐标轴和刻度线会被隐藏,只显示图像内容 plt.subplot(1, 4, 2) plt.imshow(noisy_image, cmap='gray') plt.title('Noisy Image') plt.axis('off') plt.subplot(1, 4, 3) plt.imshow(mean_filtered_image, cmap='gray') plt.title('Mean Filtered Image') plt.axis('off') plt.subplot(1, 4, 4) plt.imshow(gaussian_filtered_image, cmap='gray') plt.title('Gaussian Filtered Image') plt.axis('off') plt.show()```解释一下代码
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