Matplotlib - annotate 标注备注信息

在前面博客中我们一起做了一个sin、cos的图例，大致内容是这样的。

可以清楚的看到，我们的两个星星的点。

现在，我们要给这两个点增加一些备注信息，该如何来做呢？

那么就用到了 annotate

其实我们基本的标注会用到text()函数，使用text()会将文本放置在轴域的任意位置,而文本的一个常见用例是标注绘图的某些特征，恰恰annotate()方法提供辅助函数。

接下来，我们就来看一下annotate的参数都有哪些
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from matplotlib import pyplot as plt

plt.annotate(

      备注文本,

      xy,

      xycoords,

      xytext,

      textcoords,

      fontsize,

      arrowprops)

解释一下参数的作用

参数	作用
备注文本	顾名思义，指明要添加的具体的备注文本信息
xy	指明具体的要添加备注信息的点的坐标
xycoords	指定目标坐标的坐标系
xytext	备注文本的坐标
textcoords	备注文本坐标的坐标系
fonsize	字体大小
arrowprops	提供箭头属性字典

这里着重讲解一下xycoords、testcoords和arrowprops 参数

xy(箭头尖端) 和 xytext位置(文本位置) 都以数据坐标为单位,并且有多种可以选择的其他坐标系 - 你可以使用xycoords和textcoords(默认为data) 指定xy和xytext的坐标系。

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。

• xycoords、textcoords

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

• arrowprops

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

• matplotlib提供的箭头有一下几种
  

现在明白了这些参数的作用之后，我们来实际操作一下

#导入模块
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

#线性分隔,指定起始点，指定分隔线段距离
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 1000)
cos_y = np.cos(x) / 2
sin_y = np.sin(x)

#指定具体某个点的坐标
xo = np.pi * 3 / 4
yo_cos = np.cos(xo) / 2
yo_sin = np.sin(xo)

#设置x轴，y轴的坐标范围
plt.xlim(x.min() * 1.2, x.max() * 1.2)
plt.ylim(sin_y.min() * 1.2, sin_y.max() * 1.2)

#设置x轴的刻度
plt.xticks([-np.pi, -np.pi / 2, 0,
           np.pi / 2, np.pi * 3 / 4, np.pi],
          [r'$-\pi$', r'$-\frac{\pi}{2}$', r'$0$',
           r'$\frac{\pi}{2}$', r'$\frac{3\pi}{4}$',
           r'$\pi$'])
           
#设置y轴的刻度
plt.yticks([-1, -0.5, 0.5, 1])

#获取当前坐标轴
ax = plt.gca()
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

#画图
plt.plot(x, cos_y, linestyle='--', linewidth=1,
        color='red', label=r'$y=\frac{1}{2}cos(x)$')
plt.plot(x, sin_y, linestyle=':', linewidth=3,
        color='green', label=r'$y=sin(x)$')
plt.plot([xo, xo], [yo_cos, yo_sin], linewidth=0.5,
        color='dodgerblue')

#标点
plt.scatter([xo, xo], [yo_cos, yo_sin], marker='*',
           s=120, edgecolor='dodgerblue',
           facecolor='white', zorder=3)
           
#设置备注信息
plt.annotate(
    #备注文本
    r'$\frac{1}{2}cos(\frac{3\pi}{4})=-\frac{\sqrt{2}}{4}$',
    #x轴、y轴的刻度信息
    xy=(xo, yo_cos), 
	#使用轴域数据坐标系
	xycoords='data',
	#设置文本坐标
    xytext=(-90, -40), 
	#设置文本坐标系，offset points表示文字与箭头的相对位置保持不变
	textcoords='offset points',
	#设置字体大小
    fontsize=14,
    #描述箭头样式
    arrowprops=dict(arrowstyle='->',
                    connectionstyle='arc3, rad=.2'))
plt.annotate(
    r'$sin(\frac{3\pi}{4})=\frac{\sqrt{2}}{2}$',
    xy=(xo, yo_sin), xycoords='data',
    xytext=(20, 20), textcoords='offset points',
    fontsize=14,
    arrowprops=dict(arrowstyle='->',
                    connectionstyle='arc3, rad=.2'))
# plt.legend(loc='lower right')
#展示图例
plt.legend()

#保存
plt.savefig("路径")

效果图

当然这仅仅是我们一个小的案例，annotate的参数还有更多的用法，有时间继续探索。。。

完。