Python的annotate函数用法与应用是什么

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！

python的annotate函数

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()

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()

可视化annotate()函数解析

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()

现在大家对于Python的annotate函数用法及应用是什么的内容应该都有一定的认识了吧，希望这篇能对大家有所帮助。

（编辑：银川站长网）

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