python画图 ---- 如何在图上标注数值

最新推荐文章于 2024-09-08 04:22:04 发布
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博客围绕Python画图展开，重点探讨在图上标注数值的相关内容，虽未给出具体方法，但明确了核心问题，对使用Python进行绘图并需标注数值的场景有一定参考价值。
Python可视化——在图像中添加标注和文本
m0_47037246的博客
06-05 1862
然后，我们使用annotate函数在图像中标注一个“important point”，其中，xy参数表示箭头指向的位置，xytext表示注释文本所在的位置，而箭头的样式和属性可以通过arrowprops参数进行设置。要注意的是，annotate函数的参数中，xy和xytext都是以数据坐标为基准的。在本文中，我们介绍了如何使用matplotlib在图像上添加文本、箭头和注释，并给出了相关的代码示例。text函数的参数中，前两个参数分别表示文本的x坐标和y坐标，第三个参数表示要添加的文本内容。
Python-Matplotlib可视化（4）——添加注释让统计图通俗易懂
盼小辉丶的博客
06-05 1万+
Matplotlib是Python的绘图库，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，可以生成你所需的出版质量级别的图形。在系列博文的中，虽然我们已经学习了自定义绘图的颜色和样式，以使得绘制更加精美、符合审美要求。但是如果没有注释，我们很难让其他人明白图中的点、线究竟代表着什么，有什么样的含义，Matplotlib提供了大量对图形进行注释的方法，利用这些注释使统计图变得通俗易懂。 借助Matplotlib库，可以方便的对进行数据分析，快速完成数据可视化。
Python绘图并标记出指定点（最大值点）
weixin_57554259的博客
02-16 1万+
用Python代码，绘制图形并在图上最大值点处用箭头标记出数值。
python画图——实现在图上标注上具体数值的方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇python画图——实现在图上标注上具体数值的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python 在图片添加数字，初学者容易出现的报错及解决办法
cathyspring的博客
03-03 964
   题目：在图片右上角添加数字     # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import random #open a photo im = Image.open('C:/Users/Administrator/Desktop/cat.jpg') #获取图像尺寸 w,h = im.size wdr...
【练习/Python】绘图给点标数值
11-16 5253
函数可以实现，不过不那么优雅。原理就是把数添加到图中指定的位置。第1个参数是x轴位置，第2个参数是y轴位置，第3个是要标注的值。
python写图,python实现内容写在图片上的方法
weixin_42467508的博客
03-26 784
python实现内容写在图片上的方法发布时间：2020-08-06 14:29:07来源：亿速云阅读：83作者：小新这篇文章主要介绍python实现内容写在图片上的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！具体代码内容如下：# -*- coding: utf-8 -*-# Created on 2018/3/20import base64import randomi...
python-matplotlib给图像添加文本标签与注释
2401_86372785的博客
09-08 1845
plt.title(‘某股票收盘价时序图’)plt.xlabel(‘日期’)plt.ylabel(‘价格’)
菜鸟笔记-14Python绘图颜色使用
2202_75971130的博客
03-08 9066
Python绘图的四种方式：直接颜色、十六进制颜色代码、RGB元组以及RGBA元组，今天对其进行详细介绍。
【Python画图 04】标注
kkkyyyxxx的博客
01-27 2473
最近在学习python制图，准备做个模板好出图。这一节学习标注
python画图：根据已知数据画出的曲线来查找未知的点的坐标，x、y值（插值求近似值）
qq_75247548的博客
05-08 686
我们这里需要根据y求x，因此反转变量，因为用的是逼近方法求得近似值，因此也不会改变这一点的数据，只相当于换了xy的坐标，但是我们不通过interpolate函数作图，只使用这一点的数据，因此也不会影响图像。（这里没有画图，如果要画图再利用matplotlib中的plot即可，参考另一篇文章：《python画图实例：根据函数关系画出反射率与入射角的曲线图》），这个函数可以通过根据给出的x值来拟合计算y值或者根据y值算x值（x和y的值可以不是已知数据点）。interp1d函数的形参第一项为x第二项为y，即。
python散点图拟合曲线-python 绘制拟合曲线并加指定点标识的实现
weixin_37988176的博客
11-01 1989
python 绘制拟合曲线并加指定点标识import osimport numpy as npfrom scipy import logfrom scipy.optimize import curve_fitimport matplotlib.pyplot as pltimport mathfrom sklearn.metrics import r2_score# 字体plt.rcParams['...
Python：画图（坐标描述，title，图大小，曲线标号）
DeniuHe的博客
08-17 5万+
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,10,100) y=np.sin(x) y1=np.cos(x) plt.figure(figsize=(8,4)) #整个现实图（框架）的大小 plt.plot(x,y,'r-o',label="$sin(x)$",linewidth=1) plt.plot(x,
python学习——matplotlib使用之标注点学习
m0_37876745的博客
03-01 4853
一般是使用的标识就是marker
python 可视化 二维坐标标注等等
Danica的博客
03-15 1811
python 可视化 二维坐标标注等等 在这里方便自己总结学习，因此做一个转载
Python练手小项目（一）——在图片上加上数字
吾人为学
05-07 2372
当一门语言学到了一定程度，我们就需要不断地做项目以加强对其的理解及应用。github上有一个很有意思的练手项目合集：show-me-the-code。今天要写的就是其中的第0000题，下面我们来看下它的要求： 将你的 QQ 头像（或者微博头像）右上角加上红色的数字，类似于微信未读信息数量那种提示效果。 类似于图中效果： 这里我们要用到昨天博客中所提到的PIL库下的一些模块：...
Python中plot()画图添加数据标签
Young的博客
08-09 9745
for x,y in zip(x1,y1): ax1.text(x,y,'%.0f' % y,fontdict={'fontsize':14}) # more parameters for a,b in zip(df['num'],df['resultRate']): plt.text(a, b+0.001, '%.4f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=9) Ref1 Ref2 Ref3 import numpy as np impor
Python中plot()画图添加数据标签，显示点对应的数值
fwj_ntu的博客
06-03 5万+
创建子图的好处： 每个子图可以单独操作，想画啥就画啥 各个子图之间可以共享坐标轴，便于同一量纲去比较数值的大小 fig,((ax1,ax2,ax3,ax4,ax5,ax6)) = plt.subplots(1,6,figsize=(22,4),sharex=True,sharey=True) ##设定子图间距 ， left < right, top > bottom, 数字表示窗口大小的比例（如下则子图间距为窗口大小的1%） plt.subplots_adjust(left=0, top=
python画图——如何在图上标注上具体数值
热门推荐
u012063773的博客
02-23 6万+
比如当前的表格数据是df['resultRate'].plot(style='-.bo') plt.grid(axis='y') #设置数字标签** for a,b in zip(df['num'],df['resultRate']): plt.text(a, b+0.001, '%.4f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=9) plt.s...
python折线图 画图怎么显示数值
最新发布
12-27
### 如何在 Python Matplotlib 折线图上显示数据点的数值 为了在折线图的数据点旁边显示具体的数值，可以利用 `matplotlib` 的 `text()` 或者 `annotate()` 方法来实现这一功能。下面提供一段完整的代码示例用于说明如何操作。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一些测试数据 x = np.linspace(0, 9, 10) y = x ** 2 # 初始化图表对象 fig, ax = plt.subplots() # 绘制折线图 ax.plot(x, y) # 遍历每一个数据点，在其附近标注对应的Y轴上的值 for i_x, i_y in zip(x, y): plt.text(i_x, i_y, '({:.1f}, {:.1f})'.format(i_x, i_y), fontsize=8, bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='black')) plt.title('Plot with Data Point Values') plt.xlabel('X Axis Label') plt.ylabel('Y Axis Label') plt.show() ``` 这段代码首先定义了一组简单的二次函数关系作为样本数据集，并通过调用 `plot()` 函数绘制出了这些数据构成的一条曲线。接着遍历所有的 `(i_x,i_y)` 数据对，对于每一对坐标都调用了 `text()` 来添加文本标记[^2]。 如果希望进一步美化图形或者调整标签的位置以避免重叠等问题，则可以根据实际需求修改上述代码中的参数设置。例如改变字体大小(`fontsize`)、颜色(`color`)或是背景样式(`bbox`)等属性；也可以尝试使用 `annotate()` 而不是 `text()`, 这样可以获得更灵活的文字放置选项以及箭头指示等功能[^3]。
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