annotate函数是matplotlib中最常用的添加备注的方法。它允许你在图表上的特定点添加备注,并可以自定义箭头、文本位置和样式。 import matplotlib.pyplot as plt 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] 绘制图表 plt.plot(x, y, marker='o') 添加备注
plt.title('Plot with Annotations') plt.grid(True) plt.show() 在这个示例中,annotate()函数用于在点(3, 25)上添加备注“Important Point”,并在(4, 30)处放置备注文本,同时使用箭头指向该点。 二、使用text()函数 text()函数可以在图表中的任意位置添加文本。与annotate()不同,text()不会添加箭头,但它...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05, 10, 1000) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="c", label="plot figure") plt.legend() plt.annotate("maximum", xy=(np.pi/2, 1.0), xytext=((np.pi/2)+1.0, .8), weight="bold", ...
【小白从小学Python、C、Java】 【考研初试+复试+毕业设计】 【Python基础+AI+数据分析】 python数据可视化: 在图形中添加注释 matplotlib.pyplot.annotate() 请问关于以下代码表述正确的选项是? import matplot…
matplotlib.pyplot.annotate(text, xy, *args, **kwargs)。 text:The text of the annotation. 注释文本的内容 xy:The point (x, y) to annotate. The coordinate system is determined by xycoords 被指向的数据点(x,y)的位置坐标,重要的是:这里的位置坐标值是参考xycoords参数的值,它表示plot中的点要遵...
plt.plot(x, y, marker='o') for xy in zip(x, y): plt.annotate("(%s,%s)" % xy, xy=xy, xytext=(-20, 10), textcoords='offset points') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. plt.annotate(format(p[6], '.4%'), xy = (6, p[6]), xytext=(6*0.9, p[6]*0.9...
用matplotlib库的annotate()函数给图表中的图形添加指示型注释哦 先说一下annotate()函数的语法格式哦，只有掌握了其语法格式，在使用时才不会出错哦！matplotlib.annotate(string, xy=(np.pi/2, 1.0), xytext=((np.pi/2)+0.15, 1.5), weight=’bold’, color=’b’, arrowprops=dict(arrowstyle=’-...
python的plot函数参数很多,其中主要有: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ...,**kwargs) Parameters---x, y : array-likeorscalar The horizontal/vertical coordinates of the data points.*x* values are optional. Ifnotgiven, they ...
是不是看到annotate()函数的参数很多有点懵呢,不要着急哦,下面咱们就来分析一下这些参数的含义吧! 参数string表示图形内容的注释内容哦;参数xy呢表示被注释图形内容的坐标位置哦;xytext参数则表示注释内容的位置表座哦;weight参数表示注释文本的字体风格哦(粗体或细体);参数color大家都明白哦,代表注释文本的字体颜色哦...
plt.yticks([])#x,y数据data = np.ones(100) data[70:] = list(range(1, 31))print(data)#使用annptate添加注释plt.annotate('这是一个拐点', xy=(70, 1),#箭头指向位置arrowprops=dict(arrowstyle='->'),#自定义箭头样式xytext=(50, 10))#文本位置plt.plot(data) ...