matplotlib命令与格式：标题(title)，标注(annotate)，文字说明(text)-------(含绘图实例演示)

最新推荐文章于 2025-03-02 10:36:56 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-02 10:36:56 发布 · 1.7w 阅读

52 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#数据可视化 #Matplotlib

数据可视化同时被 2 个专栏收录

6 篇文章

订阅专栏

Matplotlib

1 篇文章

订阅专栏

本文围绕Python绘图展开，深入解析了title、annotate和text的使用方法。介绍了title设置图像标题的常用参数及示例，包括字体大小、粗细、颜色等；阐述了annotate标注文字的语法说明；还说明了text设置文字说明的语法及案例，涵盖坐标、字体、对齐方式等内容。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python 全栈工程师核心面试 300 问深入解析(2020 版)----全文预览

Python 全栈工程师核心面试 300 问深入解析(2020 版)----欢迎订阅

1.title设置图像标题

(1)title常用参数

fontsize设置字体大小，默认12，可选参数 [‘xx-small’, ‘x-small’, ‘small’, ‘medium’, ‘large’,‘x-large’, ‘xx-large’]
fontweight设置字体粗细，可选参数 [‘light’, ‘normal’, ‘medium’, ‘semibold’, ‘bold’, ‘heavy’, ‘black’]
fontstyle设置字体类型，可选参数[ ‘normal’ | ‘italic’ | ‘oblique’ ]，italic斜体，oblique倾斜
verticalalignment设置水平对齐方式，可选参数： ‘center’ , ‘top’ , ‘bottom’ ,‘baseline’
horizontalalignment设置垂直对齐方式，可选参数：left,right,center
rotation(旋转角度)可选参数为:vertical,horizontal 也可以为数字
alpha透明度，参数值0至1之间
backgroundcolor标题背景颜色
bbox给标题增加外框，常用参数如下：
boxstyle方框外形
facecolor(简写fc)背景颜色
edgecolor(简写ec)边框线条颜色
edgewidth边框线条大小

(2)title例子：

plt.title(‘Interesting Graph’,fontsize=‘large’，fontweight=‘bold’) 设置字体大小与格式
plt.title(‘Interesting Graph’,color=‘blue’) 设置字体颜色
plt.title(‘Interesting Graph’,loc =‘left’) 设置字体位置
plt.title(‘Interesting Graph’,verticalalignment=‘bottom’) 设置垂直对齐方式
plt.title(‘Interesting Graph’,rotation=45) 设置字体旋转角度
plt.title(‘Interesting’,bbox=dict(facecolor=‘g’, edgecolor=‘blue’, alpha=0.65 )) 标题边框

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [3, 6, 7, 9, 2]

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(x, y, label='trend')
ax.set_title('title test', fontsize=12, color='r')

plt.show()

在这里插入图片描述

2.annotate标注文字

(1)annotate语法说明：annotate(s=‘str’ ,xy=(x,y) ,xytext=(l1,l2) ,…)

s 为注释文本内容
xy 为被注释的坐标点
xytext 为注释文字的坐标位置
xycoords 参数如下:

figure points points from the lower left of the figure 点在图左下方
figure pixels pixels from the lower left of the figure 图左下角的像素
figure fraction fraction of figure from lower left 左下角数字部分
axes points points from lower left corner of axes 从左下角点的坐标
axes pixels pixels from lower left corner of axes 从左下角的像素坐标
axes fraction fraction of axes from lower left 左下角部分
data use the coordinate system of the object being annotated(default) 使用的坐标系统被注释的对象（默认）
polar(theta,r) if not native ‘data’ coordinates t
extcoords 设置注释文字偏移量

     | 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 #箭头参数,参数类型为字典dict

width the width of the arrow in points 点箭头的宽度
headwidth the width of the base of the arrow head in points 在点的箭头底座的宽度
headlength the length of the arrow head in points 点箭头的长度
shrink fraction of total length to ‘shrink’ from both ends 总长度为分数“缩水”从两端
facecolor 箭头颜色

bbox给标题增加外框，常用参数如下：
boxstyle方框外形
facecolor(简写fc)背景颜色
edgecolor(简写ec)边框线条颜色
edgewidth边框线条大小
bbox=dict(boxstyle=‘round,pad=0.5’, fc=‘yellow’, ec=‘k’,lw=1 ,alpha=0.5) #fc为facecolor,ec为edgecolor,lw为lineweight

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 6)
y = x * x

plt.plot(x, y, marker='o')
for xy in zip(x, y):
    plt.annotate("(%s,%s)" % xy, xy=xy, xytext=(-20, 10), textcoords='offset points')

plt.show()

在这里插入图片描述

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 显示中文和显示负号
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 生成数据
# 生成30个-5到2等分元素
x = np.linspace(-5, 2, 30)
y1 = x**3 + 5*x**2 + 10
# y2是y1的导数
y2 = 3*x**2 + 10*x
# y3是y2的导数
y3 = 6*x + 10
# y4是一条曲线
y4 = x**2

# 基本绘图方法
# plt.plot(x, y1)
# plt.show()

# 高级绘图
# 对象绘图,返回一个画布，一个绘图对象，共享X轴
fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8), sharex=True)


# 注意，上面ax是plt返回的绘图对象，本来绘图设置都是plt.，后面都是使用
# 指定绘图的位置，进行绘图
ax[0, 0].plot(x, y1, 'b--')
# 添加注释,传入注释内容，注释的箭头的点坐标，注释文字的坐标位置，
# shrink设置箭头末端和文字起点的间距，箭头自己会根据箭头起点和文字起点自适应大小和倾斜角度
ax[0, 0].annotate('我是注释', xy=(-3, 30), xytext=(-1, 35), arrowprops=dict(facecolor='red', edgecolor='red', shrink=0.05))

# 每个图都可以单独设置，指定ax对象进行设置
# 绘制另外3个图

ax[0, 1].plot(x, y2, 'r--')

ax[1, 0].plot(x, y3, 'b*')
ax[1, 0].set_xlabel('x轴')

ax[1, 1].plot(x, y4, 'r*')
ax[1, 1].set_xlabel('x轴')

# 展示所有图形
plt.show()

在这里插入图片描述

3.text设置文字说明

(1)text语法说明

text(x,y,string,fontsize=15,verticalalignment=“top”,horizontalalignment=“right”)

arrowprops #箭头参数,参数类型为字典dict

boxstyle方框外形
facecolor(简写fc)背景颜色
edgecolor(简写ec)边框线条颜色
edgewidth边框线条大小
bbox=dict(boxstyle=‘round,pad=0.5’, fc=‘yellow’, ec=‘k’,lw=1 ,alpha=0.5) #fc为facecolor,ec为edgecolor,lw为lineweight

(2)案例

文字格式与位置：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
plt.axis([0, 10, 0, 10])
t = "This is a really long string"

plt.text(4, 1, t, ha='left', rotation=15, wrap=True)

plt.text(6, 5, t, ha='left', rotation=15, wrap=True)

plt.text(5, 5, t, ha='right', rotation=-15, wrap=True)

plt.text(5, 10, t, fontsize=18, style='oblique', ha='center', va='top', wrap=True)

plt.text(3, 4, t, family='serif', style='italic', ha='right', wrap=True)

plt.text(-1, 0, t, ha='left', rotation=-15, wrap=True)

plt.show()

在这里插入图片描述

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示中文和显示负号
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

nrows, ncols = 3, 3
fig, ax = plt.subplots(nrows, ncols)

for m in range(nrows):
    for n in range(ncols):
        # 隐藏XY轴刻度
        ax[m, n].set_xticks([])
        ax[m, n].set_yticks([])
        # 添加文字
        ax[m, n].text(0.25, 0.5, "axes[%d, %d]" % (m, n), fontsize=15, color='red')

ax[1, 1].text(0.5, 0.2, 'subplots演示', fontsize=15, color='blue', horizontalalignment='center')

# plt直接设置，是默认在最后一个子绘图对象上面设置
plt.text(0, 0, 'figure画布注释', ha='left', rotation=-15, wrap=True)

plt.show()

在这里插入图片描述