# 4.2.2:设置注释 ## 添加注释 为了使我们的可视化图形让人更加容易理解,在一些情况下辅之以少量的文字提示和标签可以更恰当地表达信息。`matplotlib`可以通过`plt.txt`/`ax.txt`命令手动添加注释,它们可以在具体的`x/y`坐标上放文字: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#画图可中文 style = dict(size=10, color='gray') #绘制图形 plt.plot([5,21,12,53,7,6,43,1,69]) #设置注释 plt.text(0, 5, "第一个点",ha='center', **style) plt.text(1, 21, "第二个点",ha='center', **style) plt.text(2, 12, "第三个点",ha='center', **style) plt.text(3, 53, "第四个点",ha='center', **style) plt.text(4, 7, "第五个点",ha='center', **style) plt.text(5, 6, "第六个点",ha='center', **style) plt.text(6, 43, "第七个点",ha='center', **style) plt.text(7, 1, "第八个点",ha='center', **style) plt.text(8, 69, "第九个点",ha='center', **style) plt.show() ``` ![](11.jpg) `plt.text`方法需要一个`x`轴坐标、一个`y`轴坐标、一个字符串和一些可选参数,比如文字的颜色、字号、风格、对齐方式等其它文字属性。这里用了`ha="center"`,`ha`是设置水平对齐方式。其他常用参数如下: 1. `fontsize`设置字体大小,默认`12`,可选参数 `xx-small,x-small,small,medium,large,x-large,xx-large` 2. `fontweight`设置字体粗细,可选参数 `light,normal,medium,semibold,bold,heavy,black`。 3. `fontstyle`设置字体类型,可选参数`normal,italic,oblique]` 。 4. `verticalalignment`设置垂直对齐方式 ,可选参数 :`center,top,bottom,baseline`。 5. `horizontalalignment`设置水平对齐方式,可选参数:`left,right,center`。 6. `rotation`(旋转角度)可选参数为:`vertical,horizontal` 也可以为数字,数字代表旋转的角度。 7. `alpha`透明度,参数值0至1之间。 8. `backgroundcolor`标题背景颜色。 还可以通过`plt.annotate()`函数来设置注释,该函数既可以创建文字,也可以创建箭头,而且它创建的箭头能够进行非常灵活的配置。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 6) y = x * x plt.plot(x, y, marker='o') for xy in zip(x, y): plt.annotate("(%s,%s)" % xy, xy=xy, xytext=(-20, 10), textcoords='offset points') plt.annotate('max', xy=(5, 25), xytext=(4.3, 15),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) plt.show() ``` ![](12.jpg) 这里设置了两个注释,一个显示了点的坐标,另一个显示了最高点描述`max`。`annotate`的第一个参数为注释文本字符串,第二个为被注释的坐标点,第三个为注释文字的坐标位置。 ## 文字、坐标变换 上面的例子将文字注释放在目标数据的位置上,有的时候可能需要将文字放在与数据无关的位置上,比如坐标轴或图形,`matplotlib`中通过调整坐标变换`transorm`参数来实现: ```python fig, ax = plt.subplots() ax.axis([0, 10, 0, 10]) ax.text(1, 5, ". Data: (1, 5)", transform=ax.transData) ax.text(0.5, 0.1, ". Axes: (0.5, 0.1)", transform=ax.transAxes) ax.text(0.2, 0.2, ". Figure: (0.2, 0.2)", transform=fig.transFigure) plt.show() ``` ![](13.jpg) 默认情况下,图中的字符是在其对应的坐标位置。通过设置`transform`参数修改位置,`transData`坐标用`x,y`的标签作为数据坐标;`transAxes`坐标以白色矩阵左下角为原点,按坐标轴尺寸的比例呈现坐标;`transFigure`坐标类似以灰色矩阵左下角为原点,按坐标轴尺寸的比例呈现坐标。