python——annotate函数

最新推荐文章于 2025-06-05 15:15:03 发布

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本文深入解析Matplotlib的annotate函数，详细介绍其参数设置，包括数据点位置、注释位置、注释框样式、坐标系选择及箭头风格，通过实例展示如何在图表中精确添加注释。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、annotate函数
该函数的详细参数可调用内置属性__doc__查看。

	import matplotlib.pyplot as plt
    # plt.annotate(str, xy=data_point_position, xytext=annotate_position, 
    #              va="center",  ha="center", xycoords="axes fraction", 
    #              textcoords="axes fraction", bbox=annotate_box_type, arrowprops=arrow_style)
    # str是给数据点添加注释的内容，支持输入一个字符串
    # xy=是要添加注释的数据点的位置
    # xytext=是注释内容的位置
    # bbox=是注释框的风格和颜色深度，fc越小，注释框的颜色越深，支持输入一个字典
    # va="center",  ha="center"表示注释的坐标以注释框的正中心为准，而不是注释框的左下角(v代表垂直方向，h代表水平方向)
    # xycoords和textcoords可以指定数据点的坐标系和注释内容的坐标系，通常只需指定xycoords即可，textcoords默认和xycoords相同
    # arrowprops可以指定箭头的风格支持，输入一个字典
    # plt.annotate()的详细参数可用__doc__查看，如：print(plt.annotate.__doc__)

例1：

	import matplotlib.pyplot as plt
    fig = plt.figure(1, facecolor='white')
    fig.clf()
    plt.annotate('a decision node', (0.1, 0.5), (0.5, 0.1), va="center",  ha="center",
                 xycoords="axes fraction", textcoords="axes fraction", 
                 bbox=dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8"), arrowprops=dict(arrowstyle="<-"))
    plt.show()

结果如下：
在这里插入图片描述
例2：给注释和数据点指定不同的坐标系

	import matplotlib.pyplot as plt
    fig = plt.figure(1, facecolor='white')
    fig.clf()
    # 这里指定数据点的坐标系原点在xy轴的左下角，而注释的坐标系原点在这个图像(figure)的左下角
    # 所以才会出现注释内容下移覆盖了x轴
    plt.annotate('a decision node', (0.1, 0.5), (0.5, 0.1), va="center",  ha="center",
                 xycoords="axes fraction", textcoords="figure fraction", 
                 bbox=dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8"), arrowprops=dict(arrowstyle="<-"))
    plt.show()

结果如下：
在这里插入图片描述