Python学习笔记（4）——Matplotlib中的annotate（注解）的用法

在上一篇博文ID3决策树算法中，绘制决策树时，使用了Matplotlib的注解工具annotate，借此机会系统学习一下annotate的用法。

annotate用于在图形上给数据添加文本注解，而且支持带箭头的划线工具，方便我们在合适的位置添加描述信息。

参数说明：

Axes.annotate(s, xy, *args, kwargs)

• s：注释文本的内容
• xy：被注释的坐标点，二维元组形如(x,y)
• xytext：注释文本的坐标点，也是二维元组，默认与xy相同
• xycoords：被注释点的坐标系属性，允许输入的值如下

• textcoords ：注释文本的坐标系属性，默认与xycoords属性值相同，也可设为不同的值。除了允许输入xycoords的属性值，还允许输入以下两种：

arrowprops：箭头的样式，dict（字典）型数据，如果该属性非空，则会在注释文本和被注释点之间画一个箭头。如果不设置'arrowstyle' 关键字，则允许包含以下关键字：

如果设置了‘arrowstyle’关键字，以上关键字就不能使用。允许的值有：

FancyArrowPatch的关键字包括:

• annotation_clip : 布尔值，可选参数，默认为空。设为True时，只有被注释点在子图区内时才绘制注释；设为False时，无论被注释点在哪里都绘制注释。仅当xycoords为‘data’时，默认值空相当于True。

返回值：

Annotation对象

示例：

• 一个基本的注释示例，设置了箭头的颜色和缩进，感兴趣的话可以以此为基础尝试更多的属性和样式。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() # 绘制一个余弦曲线 t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01) s = np.cos(2*np.pi*t) line, = ax.plot(t, s, lw=2) # 绘制一个黑色，两端缩进的箭头 ax.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5), xycoords='data', arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05) ) ax.set_ylim(-2, 2) plt.show()

• 坐标转换示例——在本例中，我们学习用不同的坐标体系绘制注释。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 以步长0.005绘制一个曲线 x = np.arange(0, 10, 0.005) y = np.exp(-x/2.) * np.sin(2*np.pi*x) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_xlim(0, 10) ax.set_ylim(-1, 1) # 被注释点的数据轴坐标和所在的像素 xdata, ydata = 5, 0 xdisplay, ydisplay = ax.transData.transform_point((xdata, ydata)) # 设置注释文本的样式和箭头的样式 bbox = dict(boxstyle="round", fc="0.8") arrowprops = dict( arrowstyle = "->", connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB=90,rad=10") # 设置偏移量 offset = 72 # xycoords默认为'data'数据轴坐标，对坐标点（5,0）添加注释 # 注释文本参考被注释点设置偏移量，向左2*72points，向上72points ax.annotate('data = (%.1f, %.1f)'%(xdata, ydata), (xdata, ydata), xytext=(-2*offset, offset), textcoords='offset points', bbox=bbox, arrowprops=arrowprops) # xycoords以绘图区左下角为参考，单位为像素 # 注释文本参考被注释点设置偏移量，向右0.5*72points，向下72points 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) plt.show()

• 极坐标上的注释——在此例中，我们会在极坐标系绘图，并在极坐标系设置被注释点，以绘图区的百分比为参数放置注释文本。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 绘制一个极地坐标，再以0.001为步长，画一条螺旋曲线 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) r = np.arange(0,1,0.001) theta = 2 * 2*np.pi * r line, = ax.plot(theta, r, color='#ee8d18', lw=3) # 对索引为800处画一个圆点，并做注释 ind = 800 thisr, thistheta = r[ind], theta[ind] ax.plot([thistheta], [thisr], 'o') ax.annotate('a polar annotation', xy=(thistheta, thisr), # 被注释点遵循极坐标系，坐标为角度和半径 xytext=(0.05, 0.05), # 注释文本放在绘图区的0.05百分比处 textcoords='figure fraction', arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),# 箭头线为黑色，两端缩进5% horizontalalignment='left',# 注释文本的左端和低端对齐到指定位置 verticalalignment='bottom', ) plt.show()

• 不同样式的注释文本示例

import matplotlib.pyplot as plt # 设置绘图区标题 fig = plt.figure() fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold') # 设置子绘图区标题 ax = fig.add_subplot(111) fig.subplots_adjust(top=0.85) ax.set_title('axes title') # 设置x y坐标轴的标识 ax.set_xlabel('xlabel') ax.set_ylabel('ylabel') # 红色、透明度0.5、边框留白10 ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic', bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':10}) # 文字中有数学公式 ax.text(2, 6, r'an equation: $E=mc^2$', fontsize=15) # 文字中有ASCII码 ax.text(3, 2, 'unicode: Institut f\374r Festk\366rperphysik') # 转换坐标系 ax.text(0.95, 0.01, 'colored text in axes coords', verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right', transform=ax.transAxes, color='green', fontsize=15) # 在2,1处画个圆点，添加注释 ax.plot([2], [1], 'o') ax.annotate('annotate', xy=(2, 1), xytext=(3, 4), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.axis([0, 10, 0, 10]) plt.show()

参考：

官方文档 https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.annotate.html#matplotlib.axes.Axes.annotate