matplotlib之pyplot模块添加文本、注解(text和annotate)

当在绘图过程中需要添加文本或者注解时，可以使用matplotlib库的pyplot模块的text()和annotate()方法。下面是详细的攻略过程：

1. 添加文本

1.1 text()方法

text()方法用来在图表中的指定位置添加文字信息。其基本语法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.text(x, y, s)

其中，

• x表示添加的文字所在的横坐标值；
• y表示添加的文字所在的纵坐标值；
• s表示添加的文字内容。

下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
plt.text(2, 3, 'This is the top')
plt.show()

上述代码绘制了一个简单的折线图，并在坐标轴上添加了一条文字信息“this is the top”。

1.2 text()方法其他参数说明

text()方法支持多种参数设置，除了几个基本参数外，其他参数均为可选参数。下面对常用的其他参数进行说明。

• fontsize：字体大小
• color：字体颜色
• verticalalignment（va）：垂直对齐方式，默认值为'middle'，可以设置为'top'、'center'或'bottom'
• horizontalalignment（ha）：水平对齐方式，默认值为'center'，可以设置为'left'、'center'或'right'

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
plt.text(2, 3, 'This is the top', fontsize=10, color='red', ha='center', va='bottom')
plt.show()

1.3 annotate()方法

annotate()方法可用于在图表中的指定位置添加注释。其基本语法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.annotate(s, xy, xytext, arrowprops)

其中，

• s为注释的文本内容；
• xy为被注释的坐标点，一个元组，格式为(x, y)；
• xytext为注释文本的位置，一个元组，格式为(x, y)；
• arrowprops为箭头属性，一个字典类型。支持多种属性

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10*np.pi, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.annotate('This is the point', xy=(np.pi/2, 1), xytext=(np.pi/2, 1.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.1))
plt.show()

2. 示例说明

2.1 标注最大值所在点

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

xmax = x[np.argmax(y)]
ymax = np.max(y)

ax.annotate(f'Max value: {ymax}',
            xy=(xmax, ymax),
            xycoords='data',
            xytext=(xmax, ymax + 0.5),
            fontsize=12,
            color='r',
            ha='center',
            arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3', color='r'))

plt.show()

在这个示例中，我们绘制了一个简单的sin函数图像，并标注了函数最大值所在点的坐标及具体数值信息。需要注意的是，注释文本的位置xytext anotated 由最大坐标的x和y再加上一定的距离。箭头样式和颜色也是可以定制的。

2.2 在森林状图上标注各树的高度

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('forest.csv')
species = data['species']
heights = data['height']

fig, ax = plt.subplots()
bars = ax.bar(species, heights)

for i, bar in enumerate(bars):
    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, bar.get_height() + 0.05, heights[i], ha='center', fontsize=10)

plt.show()

在这个示例中，我们绘制了一个森林状图，标注了各树的高度。需要注意的是，注释文本的位置xytext是每个树木顶部的坐标加上一定高度，以便使注释信息与柱状图尽量靠近。为了防止注释信息重叠，我们可以通过get_x()和get_width()方法来获取每个柱状图的位置和宽度。