# -*- coding:utf-8 -*-# 作者:虫无涯# 日期:2023/11/17# 文件名称:test_plt_text().py# 作用:Matplotlib模块的text()函数的应用importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(5,5))x=[1,2,6]x_pos=1y_pos=1.5plt.text(x_pos,y_pos,"这是一个标签")plt.plot(x)plt.rcParams['font.s...
plt.figure(figsize=(5, 3))x = np.linspace(0, 10, 10)y = np.array([60, 30, 20, 90, 40, 60, 50, 80, 70, 30])plt.plot(x, y, ls="--", marker="o")# 注释：标注# text：标注内容# xy：标准的坐标点，箭头指向的位置# xytext：标准内容的位置# arrowprops：箭头线的宽度# head...
首先,再来科普一下matplotlib的元素基础知识,figure代表整个图表对象,ax代表坐标轴和画的图,这两个要有区分。建立画布有两种模式,一是直接建好figure和ax,另外一种是先建立fig再建立ax,两种模式的画布设置方法不一样。 这里要说明一个什么问题呢,既然坐标轴和图像部分都是ax对象,那么通过ax肯定可以设置的,而plt控制...
1.1 使用text()函数 text()函数的基本语法如下: importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.text(x,y,'Text content',fontsize=12,color='red')ax.set_xlim(0,10)ax.set_ylim(0,10)ax.set_title('How to add text in Matplotlib - how2matplotlib.com')plt.show() ...
.axis([0, 10, 0, 10])# transform=ax.transData是默认的,这里写出来是为了明确对比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)...
import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npmatplotlib.use('Agg')from celluloid import Camera# fig = plt.figure(facecolor='black')fig = plt.figure()ax = plt.Axes(fig, [0, 0, 1, 1])ax.set_axis_off()plt.rc("font",family='HeiTi TC')# 绘制准备圆路径数据，后续...
以上这些函数都创建,并返回一个Text 实例。该实例可以配置各种字体和其他属性。 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams.update({ "figure.dpi":150, "mathtext.fontset":"stix" }) 下面的示例显示了所有这些命令的运行情况,更详细信息在后面叙述。
其他的图形元素包括figure-wide labels(suptitle,supxlabel,supylabel)和文本(text)。最后,低级别的图形元素可以直接用add_artist()方法进行填加,通常要注意进行适当的转换。一般包含了Figure.transFigure,每个方向的取值范围为0-1,表示与当前图形大小的比值,或者用Figure.dip_scale_trans(),其距离Figure左下角物理单位...
x = np.linspace(0, 2, 100)fig, ax = plt.subplots() # Create a figure and an axes.l1 = ax.plot(x, x, label="linear")l2 = ax.plot(x, x ** 2, label="quadratic")l3 = ax.plot(x, x ** 3, label="cubic")ax.set_title("Simple Plot")plt.show()这很简单，只需在axes...
plt.figure(figsize=(5,3))x = np.linspace(0,8)# 画正弦曲线plt.plot(x,np.sin(x))# 画余弦曲线plt.plot(x,np.cos(x),"r")plt.plot(x,-np.sin(x),"g--")[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1d662fd9850>]立刻显示图片 plt.figure(figsize=(5,3))x = np.linspace(0,8)# 画正弦曲线plt...