Python+Matplotlib怎么实现给图像添加文本标签与注释

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1.添加文本标签 plt.text()

用于在绘图过程中，在图像上指定坐标的位置添加文本。需要用到的是plt.text()方法。 

其主要的参数有三个：

plt.text(x, y, s)

其中x,y表示传入点的x和y轴坐标。s表示字符串。

需要注意的是，这里的坐标，如果设定有xticks、yticks标签，则指的不是标签，而是绘图时x、轴的原始值。

因为参数过多，不再一一解释，根据代码学习其用法。

ha='center’表示垂直对齐方式居中，fontsize=30表示字体大小为30，rotation=-25表示旋转的角度为-25度。c设定颜色，alpha设定透明度。

va表示水平对齐方式。

下边的代码在图像中添加了两段文本，一段是“股市有风险，投资需谨慎”的斜体水印，透明度为0.4。

另一段是在折线的每个折点附近标出当天收盘价。

import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsex = range(9)y = [5.12, 5.15, 5.13, 5.10, 5.2, 5.25, 5.19, 5.24, 5.31]c = 0.5 * (min(x) + max(x))d = min(y) + 0.3 * (max(y)-min(y))# 水印效果plt.text(c, d, '股市有风险，入市需谨慎', ha='center', fontsize=30, rotation=-25, c='gray', alpha=0.4)plt.plot(x, y, label='股票A收盘价', c='r', ls='-.', marker='D', lw=2)plt.xticks(x, ['2022-03-27', '2022-03-28', '2022-03-29', '2022-03-30','2022-03-31', '2022-04-01', '2022-04-04', '2022-04-05','2022-04-06'], rotation=45)plt.title('某股票收盘价时序图')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('价格')plt.grid(True)plt.legend()# 标出每天的收盘价for a, b in zip(x, y):plt.text(a, b+0.01, '%.1f'%b, ha='center', va='bottom', fontsize=9)plt.show()

2. 添加注释 plt.annotate()

在上例代码的基础之上，添加注释。注释即对图像中某一位置的解释，可以用箭头来指向。

添加注释使用的是plt.annotate()方法

其语法中的常用参数如下

plt.annotate(str,xy,xytext,xycoords,arrowcoords)

其中str即注释要使用的字符串，即注释文本

xy指被注释的坐标点

xytext指注释文本要写在的位置

xycoords是被注释的点的坐标系属性，即以什么样的方式描述该点的坐标。设置值默认为"data"，即用（x,y）坐标来描述。其他可以选择的设置值如下，其中figure指的是整个画布作为一个参考系。而axes则表示仅对于其中的一个axes对象区域。

arrowprops是一个字典，用来设置箭头的属性。写在这个字典之外的参数都表示的是注释文本的属性。

字典内可以设置的值有

关于这些参数的进一步解释：其中箭头的总长度先是通过被注释点位置坐标 与 注释文本位置坐标 所决定的，可以通过调节参数arrowprops中的shrink键来进一步调节箭头的长度，shrink表示将箭头缩短的长度占总长度（被注释点位置坐标 与 注释文本位置坐标 决定的长度）的百分比。当不设定shrink时，shrink默认为0，即不缩短。当shrink很大，接近1时，其效果等同于不缩短。

以标出图中的最低价的点为例。在目标位置添加一个红色的箭头，及“最低价”三个字。

其他更多参数，如关于设置注释文本的字体的，c或color表示颜色，fontsize表示字体大小。更多属性自行了解尝试。

import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsex = range(9)y = [5.12, 5.15, 5.13, 5.10, 5.2, 5.25, 5.19, 5.24, 5.31]c = 0.5 * (min(x) + max(x))d = min(y) + 0.3 * (max(y)-min(y))# 仿水印效果plt.text(c, d, '股市有风险，入市须谨慎', ha='center', fontsize=30, rotation=-25, c='gray', alpha=0.4)plt.plot(x, y, label='股票A收盘价', c='r', ls='-.', marker='D', lw=2)# plt.plot([5.09, 5.13, 5.16, 5.12, 5.09, 5.25, 5.16, 5.20, 5.25], label='股票B收盘价', c='g', ls=':', marker='H', lw=4)plt.xticks(x, [    '2022-03-27', '2022-03-28', '2022-03-29', '2022-03-30',    '2022-03-31', '2022-04-01', '2022-04-04', '2022-04-05',    '2022-04-06'], rotation=45)plt.title('某股票收盘价时序图')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('价格')plt.grid(True)plt.legend()# 标出每天的收盘价for a, b in zip(x, y):    plt.text(a, b+0.01, '%.1f'%b, ha='center', va='bottom', fontsize=9)# 添加注释plt.annotate('最低价', (x[y.index(min(y))],min(y)), (x[y.index(min(y))] + 0.5, min(y)), xycoords='data',             arrowprops=dict(facecolor='r', shrink=0.1), c='r',fontsize=15)plt.show()

下边换一种效果呈现，将提示语“股市有风险，入市需谨慎”字体调大到50，不透明。添加的注释箭头宽度为3，箭头的头部宽度为10，长度为20，缩短0.05，且箭头为绿色，注释字体为红色。代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsex = range(9)y = [5.12, 5.15, 5.13, 5.10, 5.2, 5.25, 5.19, 5.24, 5.31]c = 0.5 * (min(x) + max(x))d = min(y) + 0.3 * (max(y)-min(y))plt.plot(x, y, label='股票A收盘价', c='k', ls='-.', marker='D', lw=2)plt.xticks(x, [    '2022-03-27', '2022-03-28', '2022-03-29', '2022-03-30',    '2022-03-31', '2022-04-01', '2022-04-04', '2022-04-05',    '2022-04-06'], rotation=45)plt.title('某股票收盘价时序图')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('价格')plt.grid(True)plt.legend()# 标出每天的收盘价for a, b in zip(x, y):    plt.text(a, b+0.01, '%.1f'%b, ha='center', va='bottom', fontsize=9)plt.text(c, d, '股市有风险，入市须谨慎', ha='center', fontsize=50, rotation=-25, c='r')plt.annotate('最低价', (x[y.index(min(y))], min(y)), (x[y.index(min(y))] + 2, min(y)), xycoords='data',             arrowprops=dict(width=3,headwidth=10,headlength=20, facecolor='g',shrink=0.05), c='r',fontsize=20)plt.show()

感谢各位的阅读，以上就是“Python+Matplotlib怎么实现给图像添加文本标签与注释”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python+Matplotlib怎么实现给图像添加文本标签与注释这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！