Python数据分析：可视化图表注释设置

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前言

如果我们想要在图形中的任意位置添加注释，该如何用pyhton代码实现操作呢？

法1：

① 导入必要的库和模块matplotlib.pyplot

② 为了能使图形正常显示中文，需要事先引入以下两行代码

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

 

③ 然后使用text函数定义要添加的注释，该函数前两个参数为注释的坐标位置（相对于图形的），后面一个参数为注释文本

示例代码如下：

#解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']= False
mu,sigma=100,15#均值和方差
x=mu+sigma*np.random.randn(10000)#np.random.randn（）标准正态分布，通过本函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值
n,bins,patches=plt.hist(x,bins=50,density=1,facecolor='g',alpha=0.75)#绘制直方图
#x:这个参数是指定每个bin(箱子)分布的数据,对应x轴
#bins:这个参数指定bin(箱子)的个数,也就是总共有几条条状图
#density:这个参数指定密度,也就是每个条状图的占比例比,默认为1
#color:这个指定条状图的颜色
plt.xlabel('IQ值',fontsize=14,color='red')
plt.ylabel('概率',fontsize=14,color='green')
plt.title('IQ直方图')
plt.text(60,.025,r'$\mu=100,\\sigma=15$')  #添加Tex表达式
plt.axis([40,160,0,0.03])  #设置坐标轴范围
plt.grid(True)
plt.show()

 

代码运行结果如下图所示：

 

 

法2：

示例代码：

ax=plt.subplot(111)
t=np.arange(0,5,0.01)
s=np.cos(2*np.pi*t)
line=plt.plot(t,s,lw=2) #lw是linewidth的简写
#添加注释
plt.annotate('局部最大',xy=(2,1),xytext=(3,1.5),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05))
plt.ylim(-2,2) #设置y轴的范围
plt.show()

 

运行结果如下：

 

注： text()函数会把添加的文本任意地放到图形的空白位置上，annotate()函数可以非常方便地在图形的特定位置添加文本。

以上文章来源于学海宇宙，作者 小宇宙

标签：数据分析,plt,Python,注释,添加,可视化,rcParams,np,图形
来源： https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/13781536.html