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() Python Copy 在这个...
fig,ax=plt.subplots()ax.set_xlim(0,10)ax.set_ylim(0,10)text=ax.text(5,5,'',ha='center',va='center',fontsize=20)defanimate(frame):text.set_text(f'Frame{frame}(how2matplotlib.com)')returntext,ani=animation.FuncAnimation(fig,animate,frames=range(1,61),interval=100,blit=True)plt....
fig,axs=plt.subplots(3,1,figsize=(5,6),tight_layout=True);locs=['center','left','right'];forax,locinzip(axs,locs):ax.plot(x,y);ax.set_title('Title with loc at'+loc,loc=loc); 我们可以通过设置pad参数来表示标题离图的距离,其是一个浮点数,例如pad=30 plt.figure(2);ax=plt.subpl...
fig,axes=plt.subplots(2,2)# first subplot axes[0,0].scatter(np.arange(40),np.arange(40)+4*np.random.randn(40))# second subplot axes[0,1].plot(np.random.randn(40).cumsum())# third subplot _=axes[1,0].hist(np.random.randn(100),bins=20)# fourth subplot axes[1,1].bar(np.a...
plt.figure() plt.subplot(2,1,1) # 表示整个图像分割成2行2列，当前位置为1 plt.plot([0,1...
ax.text(3, 2, 'unicode: Institut für Festkörperphysik') # Axes坐标的彩色文本 ax.text(0.95, 0.01, 'colored text in axes coords', verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right', transform=ax.transAxes, color='green', fontsize=15) ...
我们已经隐式地使用过图像和子图:当我们调用 plot 函数的时候,matplotlib 调用 gca() 函数以及 gcf() 函数来获取当前的坐标轴和图像;如果无法获取图像,则会调用 figure() 函数来创建一个——严格地说,是用 subplot(1,1,1) 创建一个只有一个子图的图像。 图像 所谓「图像」就是 GUI 里以「Figure #」为...
# 这里只有一幅图像,所以使用 add_subplot(111) ax = fig.add_subplot(111) fig.subplots_adjust(top=0.85) # 可以直接使用 set_xxx 的方法来设置标题 ax.set_title('axes title') # 也可以直接调用 title(),因为会自动定位到当前的 Axes 对象 ...
在默认情况下,Matplotlib在设置title和标注text时如果使用中文,会出现尴尬的框框。 使用以下两种方法可以轻松化解尴尬,让您在使用Matplotlib绘图时展露愉悦笑容。 1,使用FontManager函数指定中文字体文件 2,将中文字体文件放入matplotlib安装目录下 在公众号算法美食屋后台回复关键字:源码,可以获取本文全部代码。
xytext:注解文字的坐标 xycoords:用来定义xy参数的坐标系 textcoords:用来定义xytext参数的坐标系 arrowprops:用来定义指向箭头的样式其参数特别多样化,这里只是举个例子:fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot() ax.annotate("annotate1", xy=(0.2, 0.2), xycoords='data', ...