莫烦课程笔记总结之matplotlib（五）——annotation标注
作者：互联网
如何在图片中添加一个注解呢？
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import numpy as np
3
4 x = np.linspace(-3,3,50)
5 y = 2*x+1
6
7 plt.figure(num=1,figsize=(8,5),)
8 plt.plot(x,y)
9
10 ax = plt.gca()
11 ax.spines['right'].set_color('none')
12 ax.spines['top'].set_color('none')
13
14 #设置x轴
15 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
16 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
17
18 #设置y轴
19 ax.yaxis.set_ticks_position('left')
20 ax.spines['left'].set_position(('data',0))
21
22
23 x0 = 1
24 y0 = 2*x0+1
25
26 #将图表显示出来
27 plt.show()
运行上面代码后，起初图形是这样的： 添加注解后的图像：
首先了解plt.scatter(x,y) 表示的是一系列的点的形式
例如：
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import numpy as np
3
4 x = np.linspace(-3,3,50)
5 y = 2*x+1
6
7 plt.figure(num=1,figsize=(8,5),)
8 plt.scatter(x,y)
9
10 ax = plt.gca()
11 ax.spines['right'].set_color('none')
12 ax.spines['top'].set_color('none')
13
14 #设置x轴
15 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
16 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
17
18 #设置y轴
19 ax.yaxis.set_ticks_position('left')
20 ax.spines['left'].set_position(('data',0))
21
22
23 x0 = 1
24 y0 = 2*x0+1
25 # plt.scatter()
26 #将图表显示出来
27 plt.show()
得到的结果是：
然后在上面的代码进行改动
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import numpy as np
3
4 x = np.linspace(-3,3,50)
5 y = 2*x+1
6
7 plt.figure(num=1,figsize=(8,5),)
8 plt.plot(x,y)
9
10 ax = plt.gca()
11 ax.spines['right'].set_color('none')
12 ax.spines['top'].set_color('none')
13
14 #设置x轴
15 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
16 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
17
18 #设置y轴
19 ax.yaxis.set_ticks_position('left')
20 ax.spines['left'].set_position(('data',0))
21
22 #显示（x0,y0）这个点
23 x0 = 1
24 y0 = 2*x0+1
25 plt.scatter(x0,y0,color='b') #颜色设置为blue
26
27 #plot出一条通过(x0,y0)这个点垂直于x轴的虚线
28 plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=2.5) #对应于(x0,y0)和(x0,y0)这两个点，两点确定一条直线，黑色虚线，线条宽度2.5
29 #将图表显示出来
30 plt.show()
继续添加代码，运行后发现报错如下：
ValueError: offset point is not a recognized coordinate
原因是：
在test.py中定义如下：
改正后正常运行，代码如下：
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import numpy as np
3
4 x = np.linspace(-3,3,50)
5 y = 2*x+1
6
7 plt.figure(num=1,figsize=(8,5),)
8 plt.plot(x,y)
9
10 ax = plt.gca()
11 ax.spines['right'].set_color('none')
12 ax.spines['top'].set_color('none')
13
14 #设置x轴
15 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
16 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
17
18 #设置y轴
19 ax.yaxis.set_ticks_position('left')
20 ax.spines['left'].set_position(('data',0))
21
22 #显示（x0,y0）这个点
23 x0 = 1
24 y0 = 2*x0+1
25 plt.scatter(x0,y0,color='b') #颜色设置为blue
26
27 #plot出一条通过(x0,y0)这个点垂直于x轴的虚线
28 plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=2.5) #对应于(x0,y0)和(x0,y0)这两个点，两点确定一条直线，黑色虚线，线条宽度2.5
29
30 #method 1
31 plt.annotate(r'$2x+1=%s$'%y0,xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',
32 fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))
33
34 #将图表显示出来
35 plt.show()
运行结果：
继续对上述代码进行改动：
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import numpy as np
3
4 x = np.linspace(-3,3,50)
5 y = 2*x+1
6
7 plt.figure(num=1,figsize=(8,5),)
8 plt.plot(x,y)
9
10 ax = plt.gca()
11 ax.spines['right'].set_color('none')
12 ax.spines['top'].set_color('none')
13
14 #设置x轴
15 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
16 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
17
18 #设置y轴
19 ax.yaxis.set_ticks_position('left')
20 ax.spines['left'].set_position(('data',0))
21
22 #显示（x0,y0）这个点
23 x0 = 1
24 y0 = 2*x0+1
25 plt.scatter(x0,y0,color='b') #颜色设置为blue
26
27 #plot出一条通过(x0,y0)这个点垂直于x轴的虚线
28 plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=2.5) #对应于(x0,y0)和(x0,y0)这两个点，两点确定一条直线，黑色虚线，线条宽度2.5
29
30 #method 1
31 plt.annotate(r'$2x+1=%s$'%y0,xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',
32 fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))
33
34 #method 2
35 plt.text(-3.7,3,r'$This\ is\ the\ some\ text.\ \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',
36 fontdict={'size':16,'color':'r'})
37 #将图表显示出来
38 plt.show()
运行结果如下：
最后得到目标图片！
标签：plt,莫烦,matplotlib,spines,set,y0,ax,x0,annotation 来源： https://www.cnblogs.com/industrial-fd-2019/p/14791910.html