Python的annotate函数用法及应用是什么
Admin 2022-11-11 群英技术资讯 900 次浏览
这篇文章主要讲解了“Python的annotate函数用法及应用是什么”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python的annotate函数用法及应用是什么”吧!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:

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:

函数功能:添加图形内容细节的指向型注释文本。
调用签名:
plt.annotate(string, xy=(np.pi/2, 1.0), xytext=((np.pi/2)+0.15, 1,5), weight="bold", color="b", arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3", color="b"))
string:图形内容的注释文本xy:被注释图形内容的位置坐标xytext:注释文本的位置坐标weight:注释文本的字体粗细风格color:注释文本的字体颜色arrowprops:指示被注释内容的箭头的属性字典代码实现:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="c", label="plot figure")
plt.legend()
plt.annotate("maximum", xy=(np.pi/2, 1.0), xytext=((np.pi/2)+1.0, .8),
weight="bold", color="b",
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3", color="b"))
plt.show()

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:mmqy2019@163.com进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容。
猜你喜欢
Plotly 是目前已知的Python最强绘图库,比Echarts还强大许多。它的绘制通过生成一个web页面完成,并且支持调整图像大小,动态调节参数。本文将利用Plotly绘制精美的数据分析图,感兴趣的可以了解一下
这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用Python和C语言分别实现哈夫曼编码,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
ascii() 函数类似 repr() 函数, 返回一个表示对象的字符串, 但是对于字符串中的非 ASCII 字符则返回通过 repr() 函数使用 \x, \u 或 \U 编码的字符。 生成字符串类似 Python2 版本中 repr() 函数的返回值。
这篇文章主要介绍了python如何在文件中部插入信息问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
一、简介Supervisor是一款Python开发的进程管理系统,允许用户监视和控制Linux上的进程,能将一个普通命令行进程变为后台守护进程,异常退出时能自动重启详细介绍查阅:SupervisorIntroduction二、安装Supervisor支持Linux和Mac...
成为群英会员,开启智能安全云计算之旅
立即注册关注或联系群英网络
7x24小时售前:400-678-4567
7x24小时售后:0668-2555666
24小时QQ客服
群英微信公众号
CNNIC域名投诉举报处理平台
服务电话:010-58813000
服务邮箱:service@cnnic.cn
投诉与建议:0668-2555555
Copyright © QY Network Company Ltd. All Rights Reserved. 2003-2020 群英 版权所有
增值电信经营许可证 : B1.B2-20140078 ICP核准(ICP备案)粤ICP备09006778号 域名注册商资质 粤 D3.1-20240008