Matplotlib.pyplot.annotate()用 Python
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原文:https://www . geeksforgeeks . org/matplotlib-pyplot-python 中的注释/
Matplotlib 是 Python 中的一个库，是 NumPy 库的数值-数学扩展。 Pyplot 是一个基于状态的接口到 Matplotlib 模块，它提供了一个类似于 MATLAB 的接口。
matplotlib . pyplot . annotation()函数
matplotlib 库 pyplot 模块中的注释()功能用于用文本 s 注释点 xy。
语法: angle_spectrum(x，Fs=2，Fc=0，window=mlab.window_hanning，pad_to=None，sides='default '，**kwargs)
参数:该方法接受以下描述的参数:
- s: 这个参数是标注的文本。
- xy: 此参数是要标注的点(x，y)。
- xytext: 此参数为可选参数。它是放置文本的位置(x，y)。
- xycoords: 该参数也是可选参数，包含字符串值。
- textcoords: 此参数包含字符串值。给定 xytext 的坐标系，它可能不同于用于 xy 的坐标系
- 箭头道具:该参数也是可选参数，包含 dict 类型。其默认值为“无”。
- annotation_clip : 此参数也是可选参数，包含布尔值。其默认值为“无”，表现为“真”。
返回:该方法返回标注。
下面的例子说明了 matplotlib.pyplot . annotation()函数在 matplotlib . py plot 中的作用:
示例#1:
# Implementation of matplotlib.pyplot.annotate()
# function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, geeeks = plt.subplots()
t = np.arange(0.0, 5.0, 0.001)
s = np.cos(3 * np.pi * t)
line = geeeks.plot(t, s, lw = 2)
# Annotation
geeeks.annotate('Local Max', xy =(3.3, 1),
xytext =(3, 1.8),
arrowprops = dict(facecolor ='green',
shrink = 0.05),)
geeeks.set_ylim(-2, 2)
# Plot the Annotation in the graph
plt.show()
输出:
例 2:
# Implementation of matplotlib.pyplot.annotate()
# function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 10, 0.005)
y = np.exp(-x / 3.) * np.sin(3 * np.pi * x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1, 1)
# Setting up the parameters
xdata, ydata = 5, 0
xdisplay, ydisplay = ax.transData.transform((xdata, ydata))
bbox = dict(boxstyle ="round", fc ="0.8")
arrowprops = dict(
arrowstyle = "->",
connectionstyle = "angle, angleA = 0, angleB = 90,\
rad = 10")
offset = 72
# Annotation
ax.annotate('data = (%.1f, %.1f)'%(xdata, ydata),
(xdata, ydata), xytext =(-2 * offset, offset),
textcoords ='offset points',
bbox = bbox, arrowprops = arrowprops)
disp = ax.annotate('display = (%.1f, %.1f)'%(xdisplay, ydisplay),
(xdisplay, ydisplay), xytext =(0.5 * offset, -offset),
xycoords ='figure pixels',
textcoords ='offset points',
bbox = bbox, arrowprops = arrowprops)
# To display the annotation
plt.show()
输出:
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