数据分析~matplotlib~加注解

最新推荐文章于 2024-09-12 05:14:29 发布

Arthur54271

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分类专栏： Python3 pandas 数据分析 matplotlib numpy 文章标签： matplotlib annotate

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本文通过实例演示了如何使用Python的Matplotlib库进行数据可视化，包括添加注释、设置坐标轴标签、限定坐标范围等技巧，并展示了不同注释方法的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#加注解
fig,subpic=plt.subplots()
subpic.plot([2,5,67,45,32,6,12,34,54,87,1,3,7,0,89,9],[12,15,7,5,82,16,2,4,4,57,1,3,7,0,69,0],'b*-')
subpic.set_xticks([0,25,50,75,100])
subpic.set_xticklabels(['jenuary','february','march','april','may'],rotation=40,fontsize=12)
subpic.set_title('python',fontsize=16)
subpic.set_xlabel('weight')
#加备注 方法一     x   y
subpic.text(32,12,'key point one',fontsize=10)
#加备注 方法二
keymerge=[(45,57,'key point two'),(34,82,'key point two')]
for x,y,label in keymerge:
    subpic.text(x,y,label,fontsize=12)
#设置x y坐标范围
subpic.set_xlim([0,100])
subpic.set_ylim([0,100])
#加备注 方法三
subpic.annotate('beautiful point',xy=(89,69),xytext=(89,69))
#储存的时候可以改变数据大小
plt.savefig('/Users/apple/Desktop/matplotlib3.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
#plt.savefig一定在plt.show()之前
plt.show()