創(chuàng)建一個(gè)優(yōu)秀的可視化圖表的關(guān)鍵在于引導(dǎo)讀者，讓他們能理解圖表所講述的故事。在一些情況下，這個(gè)故事可以通過(guò)純圖像的方式表達(dá)，不需要額外添加文字，但是在另外一些情況中，圖表需要文字的提示和標(biāo)簽才能將故事講好。也許標(biāo)注最基本的類(lèi)型就是圖表的標(biāo)簽和標(biāo)題，但是其中的選項(xiàng)參數(shù)卻有很多。讓我們?cè)诒竟?jié)中使用一些數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建可視化圖表并標(biāo)注這些圖表來(lái)表達(dá)這些有趣的信息。首先還是需要將要用到的模塊和包導(dǎo)入pycharm：

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

plt.style.use('seaborn-whitegrid')

import numpy as np

import pandas as pd

例子：節(jié)假日對(duì)美國(guó)出生率的影響

我們先按照前面的方式進(jìn)行同樣的數(shù)據(jù)清洗程序，然后以圖表展示這個(gè)結(jié)果：

births = pd.read_csv(r'd:\python\github學(xué)習(xí)材料\python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè)\data\births.csv')

quartiles = np.percentile(births['births'], [25, 50, 75])

mu, sig = quartiles[1], 0.74 * (quartiles[2] - quartiles[0])

births = births.query('(births > @mu - 5 * @sig) & (births < @mu + 5 * @sig)')

births['day'] = births['day'].astype(int)

births.index = pd.to_datetime(10000 * births.year +

100 * births.month +

births.day, format='%y%m%d')

births_by_date = births.pivot_table('births',

[births.index.month, births.index.day])

births_by_date.index = [pd.datetime(2012, month, day)

for (month, day) in births_by_date.index]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))

births_by_date.plot(ax=ax);

當(dāng)我們繪制了這樣的圖表來(lái)表達(dá)數(shù)據(jù)時(shí)，如果我們能對(duì)一些圖表的特性作出標(biāo)注來(lái)吸引讀者的注意力通常是非常有幫助的。這可以通過(guò)調(diào)用plt.text或ax.text函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，它們可以在某個(gè)特定的 x，y 軸位置輸出一段文字：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))

births_by_date.plot(ax=ax)

# 在折線的特殊位置標(biāo)注文字

style = dict(size=10, color='gray')

ax.text('2012-1-1', 3950, "new year's day", **style)

ax.text('2012-7-4', 4250, "independence day", ha='center', **style)

ax.text('2012-9-4', 4850, "labor day", ha='center', **style)

ax.text('2012-10-31', 4600, "halloween", ha='right', **style)

ax.text('2012-11-25', 4450, "thanksgiving", ha='center', **style)

ax.text('2012-12-25', 3850, "christmas ", ha='right', **style)

# 設(shè)置標(biāo)題和y軸標(biāo)簽

ax.set(title='usa births by day of year (1969-1988)',

ylabel='average daily births')

# 設(shè)置x軸標(biāo)簽月份居中

ax.xaxis.set_major_locator(mpl.dates.monthlocator())

ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.dates.monthlocator(bymonthday=15))

ax.xaxis.set_major_formatter(plt.nullformatter())

ax.xaxis.set_minor_formatter(mpl.dates.dateformatter('%h'));

ax.text方法接收 x 位置、y 位置、一個(gè)字符串和額外可選的關(guān)鍵字參數(shù)可以用來(lái)設(shè)置顏色、大小、樣式、對(duì)齊等文本格式。上面我們使用了ha='right'和ha='center'，這里的ha是*hirizonal alignment(水平對(duì)齊)*的縮寫(xiě)。要查閱更多的可用參數(shù)，請(qǐng)查看plt.text()和mpl.text.text()的文檔字符串內(nèi)容。

轉(zhuǎn)換和文本位置

在剛才的例子中，我們將文字標(biāo)注根據(jù)數(shù)據(jù)位置進(jìn)行了定位。有些時(shí)候我們需要將文字標(biāo)注獨(dú)立于數(shù)據(jù)位置而根據(jù)圖表位置進(jìn)行定位。matplotlib 通過(guò)轉(zhuǎn)換完成這項(xiàng)工作。

任何的圖形顯示框架都需要在坐標(biāo)系統(tǒng)之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換的機(jī)制。例如，一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)位于??被轉(zhuǎn)換為圖表中的某個(gè)位置，進(jìn)而轉(zhuǎn)換為屏幕上顯示的像素。這樣的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換在數(shù)學(xué)上都相對(duì)來(lái)說(shuō)比較直接，，而且 matplotlib 提供了一系列的工具實(shí)現(xiàn)了轉(zhuǎn)換(這些工具可以在matplotlib.transforms模塊中找到)。

一般來(lái)說(shuō)，用戶(hù)很少需要關(guān)注這些轉(zhuǎn)換的細(xì)節(jié)，但是當(dāng)考慮將文本在圖表上展示時(shí)，這些知識(shí)卻比較有用。在這種情況中，下面三種定義好的轉(zhuǎn)換是比較有用的：

ax.transdata：與數(shù)據(jù)坐標(biāo)相關(guān)的轉(zhuǎn)換

ax.tranaxes：與 axes 尺寸相關(guān)的轉(zhuǎn)換(單位是 axes 的寬和高)

ax.tranfigure：與 figure 尺寸相關(guān)的轉(zhuǎn)換(單位是 figure 的寬和高)

下面我們來(lái)看看使用這些轉(zhuǎn)換將文字寫(xiě)在圖表中不同位置的例子：

fig, ax = plt.subplots(facecolor='lightgray')

ax.axis([0, 10, 0, 10])

# transform=ax.transdata是默認(rèn)的，這里寫(xiě)出來(lái)是為了明確對(duì)比

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);

注意默認(rèn)情況下，文字是在指定坐標(biāo)位置靠左對(duì)齊的：這里每個(gè)字符串開(kāi)始的"."的位置就是每種轉(zhuǎn)換的坐標(biāo)位置。

transdata坐標(biāo)給定的是通常使用的 x 和 y 軸坐標(biāo)位置。transaxes坐標(biāo)給定的是從 axes 左下角開(kāi)始算起(白色區(qū)域)的坐標(biāo)位置，使用的是寬度和長(zhǎng)度的占比。transfigure坐標(biāo)類(lèi)似，給定的是從 figure 左下角開(kāi)始算起(灰色區(qū)域)的坐標(biāo)位置，使用的也是寬度和長(zhǎng)度的占比。

因此如果我們改變了軸的最大長(zhǎng)度，只有transdata坐標(biāo)會(huì)收到影響，其他兩個(gè)還是保持在相同位置：

ax.set_xlim(0, 2)

ax.set_ylim(-6, 6)

fig

這個(gè)變化可以通過(guò)動(dòng)態(tài)改變軸的最大長(zhǎng)度看的更加清楚：如果你在 notebook 執(zhí)行這段代碼，你可以將%matplotlib inline改為%matplotlib notebook，然后使用圖表的菜單來(lái)交互式的改變圖表。

箭頭和標(biāo)注

除了刻度標(biāo)簽和文字標(biāo)簽，另一種常用的標(biāo)注是箭頭。

在 matplotlib 中繪制箭頭通常比你想象的難得多。雖然有plt.arrow()函數(shù)，作者不建議使用它：這個(gè)函數(shù)繪制的箭頭是一個(gè) svg 對(duì)象，因此在圖表使用不同的比例的情況會(huì)產(chǎn)生問(wèn)題，結(jié)果通常不能讓用戶(hù)滿(mǎn)意。因此，作者建議使用plt.annotate()函數(shù)。這個(gè)函數(shù)會(huì)繪制一些文字以及一個(gè)箭頭，并且箭頭可以非常靈活的進(jìn)行配置。

下面我們提供一些參數(shù)來(lái)使用annotate函數(shù)：

fig, ax = plt.subplots()

x = np.linspace(0, 20, 1000)

ax.plot(x, np.cos(x))

ax.axis('equal')

ax.annotate('local maximum', xy=(6.28, 1), xytext=(10, 4),

arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

ax.annotate('local minimum', xy=(5 * np.pi, -1), xytext=(2, -6),

arrowprops=dict(arrowstyle="->",

connectionstyle="angle3,anglea=0,angleb=-90"));

箭頭的樣式是使用箭頭屬性字典值進(jìn)行控制的，里面有很多可用的參數(shù)。這些參數(shù)在 matplotlib 的在線文檔中已經(jīng)有了很詳細(xì)的說(shuō)明，因此在這里就不將這部分內(nèi)容重復(fù)介紹一遍了。我們?cè)谇懊娉錾蕡D上再使用一些參數(shù)進(jìn)行更多的說(shuō)明：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))

births_by_date.plot(ax=ax)

# 為圖表添加標(biāo)注

ax.annotate("new year's day", xy=('2012-1-1', 4100),? xycoords='data',

xytext=(50, -30), textcoords='offset points',

arrowprops=dict(arrowstyle="->",

connectionstyle="arc3,rad=-0.2"))

ax.annotate("independence day", xy=('2012-7-4', 4250),? xycoords='data',

bbox=dict(boxstyle="round", fc="none", ec="gray"),

xytext=(10, -40), textcoords='offset points', ha='center',

arrowprops=dict(arrowstyle="->"))

ax.annotate('labor day', xy=('2012-9-4', 4850), xycoords='data', ha='center',

xytext=(0, -20), textcoords='offset points')

ax.annotate('', xy=('2012-9-1', 4850), xytext=('2012-9-7', 4850),

xycoords='data', textcoords='data',

arrowprops={'arrowstyle': '|-|,widtha=0.2,widthb=0.2', })

ax.annotate('halloween', xy=('2012-10-31', 4600),? xycoords='data',

xytext=(-80, -40), textcoords='offset points',

arrowprops=dict(arrowstyle="fancy",

fc="0.6", ec="none",

connectionstyle="angle3,anglea=0,angleb=-90"))

ax.annotate('thanksgiving', xy=('2012-11-25', 4500),? xycoords='data',

xytext=(-120, -60), textcoords='offset points',

bbox=dict(boxstyle="round4,pad=.5", fc="0.9"),

arrowprops=dict(arrowstyle="->",

connectionstyle="angle,anglea=0,angleb=80,rad=20"))

ax.annotate('christmas', xy=('2012-12-25', 3850),? xycoords='data',

xytext=(-30, 0), textcoords='offset points',

size=13, ha='right', va="center",

bbox=dict(boxstyle="round", alpha=0.1),

arrowprops=dict(arrowstyle="wedge,tail_width=0.5", alpha=0.1));

# 設(shè)置圖表標(biāo)題和坐標(biāo)軸標(biāo)記

ax.set(title='usa births by day of year (1969-1988)',

ylabel='average daily births')

# 設(shè)置月份坐標(biāo)居中顯示

ax.xaxis.set_major_locator(mpl.dates.monthlocator())

ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.dates.monthlocator(bymonthday=15))

ax.xaxis.set_major_formatter(plt.nullformatter())

ax.xaxis.set_minor_formatter(mpl.dates.dateformatter('%h'));

ax.set_ylim(3600, 5400);

上圖中箭頭和文字框都非常詳盡了：可以看出你幾乎可以使用plt.annotate創(chuàng)建任何你想要的箭頭樣式。不幸的是，這意味著這種特性都需要手工進(jìn)行調(diào)整，因此如果需要獲得印刷質(zhì)量的圖像，這將是一個(gè)非常耗費(fèi)時(shí)間的工作。最后，必須指出，上述這種多種樣式混合的方式來(lái)展現(xiàn)數(shù)據(jù)肯定不是最佳實(shí)踐，這里只是為了盡可能多的介紹可用的參數(shù)。

更多關(guān)于 matplotlib 的箭頭和標(biāo)注樣式的討論和例子可以訪問(wèn) matplotlib gallery。

以上就是python matplotlib基礎(chǔ)--如何添加文本和標(biāo)注的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python matplotlib添加文本和標(biāo)注的資料請(qǐng)關(guān)注萬(wàn)仟網(wǎng)其它相關(guān)文章！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python可视化添加文本_python Matplotlib基础--如何添加文本和标注的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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