Matplotlib库 标注在工作有很大作用: Annotate的构造函数为 :Annotation(s, xy, xytext=None, xycoords=‘data’, textcoords=None, arrowprops=None, annotation_clip=None, **kwargs) 用于绘制连接图上两点的箭头。 关键参数: s 为注释文本内容 xy 为被注释的坐标点,二维元组形如(x,y) xytext 为注释文本...
Matplotlib允许我们将分类变量直接传递给许多绘图函数,我们可以看一下栗子: names = ['group_a', 'group_b', 'group_c'] values = [1, 10, 100] plt.figure(figsize=(9, 3)) plt.subplot(131) plt.bar(names, values) plt.subplot(132) plt.scatter(names, values) plt.subplot(133) plt.plot(nam...
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax= fig.add_subplot(111) t= np.arange(0.0, 5.0, 0.01) s= np.cos(2*np.pi*t) line,= ax.plot(t, s, lw=2) ax.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0....
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) x = np.arange(0.0, 5.0, 0.01) y = np.cos(2*np.pi*x) ax.plot(x, y, lw = 2) ''' xy=(横坐标,纵坐标) 箭头尖端 xytext=(横坐标,纵坐标) 文字的坐标,指的是最左边的坐标 arrowprops= { facecolor= '...
用一个箭头指向要注释的地方,再写上一段话的行为,叫做annotate。Matplotlib中提供了相应的函数来实现这个功能。因为要控制的细节会比较多,这里仅介绍最直接简单的实现方法。相应的内容大家可以参考 和 中的相关细节。 写一个简单的注释 首先用annotate实现一个简单的注释功能,代码如下。
importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.plot([0,1,2,3,4],[0,2,1,3,2])ax.annotate('Peak',xy=(3,3),xytext=(3.5,3.5),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05))ax.set_title('How2matplotlib.com - Basic Annotation Example')plt.show() ...
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)s = np.cos(2*np.pi*t)line, = ax.plot(t, s, lw=2)ax.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),)ax...
15. yticks 16. legend 17. grid 18. xlim 19. ylim 20. text 21. annotate 22. savefig 23. show 24. figure 25. tight_layout 26. subplots_adjust 27. axhline 28. axvline 29. errorbar 30. boxplot #Matplotlib#数据可视化#python第三方库...
Bar(armA=0.0, armB=0.0, fraction=0.3, angle=None)[source]在pyplot模块（或Axes类的text⽅法get_bbox_patch/set_boxstyle("rarrow", pad=0.6)）中的text()函数接受关键字参数，并且在提供时，在⽂本周围绘制⼀个框。常⽤参数如下：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np impor...
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