浅谈Matplotlib简介和pyplot的简单使用——文本标注和箭头

在使用pyplot画图的时候，有时会需要在图上标注一些文字，如果曲线靠的比较近，最好还能用箭头指出标注文字和曲线的对应关系。这里就介绍文字标注和箭头的使用。

添加标注使用pyplot.text,由pyplot或者subplot调用。下面是可以选择的参数，

text(tx,ty,fontsize=fs,verticalalignment=va,horizontalalignment=ha,...)

其中，tx和ty指定放置文字的位置，va和ha指定对其方式，可以是top，bottom，center或者left，right，center,还可以使文字带有边框，边框形状还可以是箭头，并指定方向。

添加箭头使用pyplot.annotate，调用方式与text类似。下面是可选择的参数，

annotate(text,xy=(tx0,ty0),xytext=(tx1,ty1),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"))

其中，text是与箭头一起的文字，xy是箭头所在位置，终点，xytext是起点，arrowtypes指定箭头的样式，更多内容还是参见手册吧。

效果如下，

代码如下，只是在之前subplot的基础上做了一些修改，

#!/usr/bin/env python

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f1(t):
 return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)

def f2(t):
 return np.sin(2*np.pi*t)*np.cos(3*np.pi*t)

t = np.arange(0.0,5.0,0.02)

plt.figure(figsize=(8,7),dpi=98)
p1 = plt.subplot(211)
p2 = plt.subplot(212)

label_f1 = "$f(t)=e^{-t} \cos (2 \pi t)$"
label_f2 = "$g(t)=\sin (2 \pi t) \cos (3 \pi t)$"

p1.plot(t,f1(t),"g-",label=label_f1)
p2.plot(t,f2(t),"r-.",label=label_f2,linewidth=2)

p1.axis([0.0,5.01,-1.0,1.5])

p1.set_ylabel("v",fontsize=14)
p1.set_title("A simple example",fontsize=18)
p1.grid(True)
#p1.legend()

tx = 2
ty = 0.9
p1.text(tx,ty,label_f1,fontsize=15,verticalalignment="top",horizontalalignment="right")

p2.axis([0.0,5.01,-1.0,1.5])
p2.set_ylabel("v",fontsize=14)
p2.set_xlabel("t",fontsize=14)
#p2.legend()
tx = 2
ty = 0.9
p2.text(tx,ty,label_f2,fontsize=15,verticalalignment="bottom",horizontalalignment="left")

p2.annotate('',xy=(1.8,0.5),xytext=(tx,ty),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"))

plt.show()

本来就很简单的东西，就不要弄太复杂了。

总结

以上就是本文关于浅谈Matplotlib简介和pyplot的简单使用——文本标注和箭头的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：

《用matplotlib画等高线图详解》

《Python通过matplotlib绘制动画简单实例》

《matplotlib简介,安装和简单实例代码》

如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

您可能感兴趣的文章:

  • Python+matplotlib实现计算两个信号的交叉谱密度实例
  • Python+matplotlib+numpy实现在不同平面的二维条形图
  • Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图
  • python+matplotlib绘制简单的海豚（顶点和节点的操作）
  • Python matplotlib画图实例之绘制拥有彩条的图表
  • python matplotlib画图实例代码分享
  • Python使用Matplotlib实现Logos设计代码
  • Python使用Matplotlib实现雨点图动画效果的方法
赞 (0)

相关推荐

  • Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图

    Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图

    本文实例主要向大家分享了一个Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图的代码,效果展示如下: 完整代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from numpy import arange from numpy.random import rand def gbar(ax, x, y, width=0.5, bottom=0): X = [[.6, .6], [.7, .7]] for left, top in zip(x, y): ri

  • Python使用Matplotlib实现雨点图动画效果的方法

    Python使用Matplotlib实现雨点图动画效果的方法

    本文实例讲述了Python使用Matplotlib实现雨点图动画效果的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 关键点 win10安装ffmpeg animation函数使用 update函数 win10安装ffmpeg 因为最后要将动画图保存为.mp4格式,要用到ffmpeg,去官网下载,我az下载的是windows64bit static版本的,下载后解压到软件安装常用路径,并将ffmpeg路径添加到环境变量(这个方法在最后没用,但还是添加一下) animationa函数 准确来说是anima

  • python matplotlib画图实例代码分享

    python matplotlib画图实例代码分享

    python的matplotlib包支持我们画图,有点非常多,现学习如下. 首先要导入包,在以后的示例中默认已经导入这两个包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 然后画一个最基本的图 t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)#x轴上的点,0到2之间以0.01为间隔 s = np.sin(2*np.pi*t)#y轴为正弦 plt.plot(t, s)#画图 plt.xlabel('time (s)')#x轴标签 p

  • Python使用Matplotlib实现Logos设计代码

    Python使用Matplotlib实现Logos设计代码

    本文主要展示了使用matplotlib设计logo的示例及完整代码,首先看下其演示结果: Python代码如下: import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm mpl.rcParams['xtick.labelsize'] = 10 mpl.rcParams['ytick.labelsize'] = 12 mpl.rcParams['ax

  • Python matplotlib画图实例之绘制拥有彩条的图表

    Python matplotlib画图实例之绘制拥有彩条的图表

    生产定制一个彩条标签. 首先导入: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import cm from numpy.random import randn 制作拥有垂直(默认)彩条的图表: fig, ax = plt.subplots() data = np.clip(randn(250, 250), -1, 1) cax = ax.imshow(data, interpolation='neares

  • Python+matplotlib实现计算两个信号的交叉谱密度实例

    Python+matplotlib实现计算两个信号的交叉谱密度实例

     计算两个信号的交叉谱密度 结果展示: 完整代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) # make a little extra space between the subplots fig.subplots_adjust(hspace=0.5) dt = 0.01 t = np.arange(0, 30, dt) # Fixing random stat

  • Python+matplotlib+numpy实现在不同平面的二维条形图

    Python+matplotlib+numpy实现在不同平面的二维条形图

    在不同平面上绘制二维条形图. 本实例制作了一个3d图,其中有二维条形图投射到平面y=0,y=1,等. 演示结果: 完整代码: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) fig = plt.figure() ax = fig.a

  • python+matplotlib绘制简单的海豚（顶点和节点的操作）

    python+matplotlib绘制简单的海豚（顶点和节点的操作）

    海豚 本文例子主要展示了如何使用补丁.路径和转换类绘制和操作给定的顶点和节点的形状. 测试可用. import matplotlib.cm as cm import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Circle, PathPatch from matplotlib.path import Path from matplotlib.transforms import Affine2D import numpy as n

  • 浅谈Matplotlib简介和pyplot的简单使用——文本标注和箭头

    浅谈Matplotlib简介和pyplot的简单使用——文本标注和箭头

    在使用pyplot画图的时候,有时会需要在图上标注一些文字,如果曲线靠的比较近,最好还能用箭头指出标注文字和曲线的对应关系.这里就介绍文字标注和箭头的使用. 添加标注使用pyplot.text,由pyplot或者subplot调用.下面是可以选择的参数, text(tx,ty,fontsize=fs,verticalalignment=va,horizontalalignment=ha,...) 其中,tx和ty指定放置文字的位置,va和ha指定对其方式,可以是top,bottom,center

  • 浅谈matplotlib.pyplot与axes的关系

    最近在学习数据可视化,梳理一下其中一些诸如pandas绘图.matplotlib绘图.pyplot(plt).axes等概念. 重要的事情说三遍:axes不是axis!axes不是axis!axes不是axis! 重要的事情说三遍:pyplot是接口不是对象!pyplot是接口不是对象!pyplot是接口不是对象! 很多书上一上来就直接import matplotlib.pypltot as plt,然后就教你plt.xxx().这种方式固然没错,可问题就出在了plt只是一个interface,

  • 浅谈matplotlib中FigureCanvasXAgg的用法

    背景知识: FigureCanvasXAgg就是一个渲染器,渲染器的工作就是drawing,执行绘图的这个动作.渲染器是使物体显示在屏幕上 主要内容: 将一个figure渲染的canvas变为一个Qt widgets,figure显示的过程是需要管理器(manager),需要FigureCanvasBase来管理.报错信息'FigureCanvasQTAgg' object has no attribute 'manager' 将一个navigation toolbar渲染成Qt widgets

  • 浅谈matplotlib 绘制梯度下降求解过程

    机器学习过程中经常需要可视化,有助于加强对模型和参数的理解. 下面对梯度下降过程进行动图演示,可以修改不同的学习率,观看效果. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from IPython import display X = 2*np.random.rand(100,1) y = 4+3*X+np.random.randn(100,1) # randn正态分布 X_b = np.c_[np.ones((100,1)),X] #

  • 浅谈matplotlib默认字体设置探索

    控制默认字体的设置 根据官方文档https://matplotlib.org/tutorials/text/text_props.html#default-font可知: The base default font is controlled by a set of rcParams 默认字体是由一组rcParams控制的. rcParam usage 'font.family' List of either names of font or {'cursive', 'fantasy', 'mo

  • 浅谈线性表的原理及简单实现方法

    浅谈线性表的原理及简单实现方法

    一.线性表 原理:零个或多个同类数据元素的有限序列 原理图: 特点 : 1.有序性 2.有限性 3.同类型元素 4.第一个元素无前驱,最后一个元素无后继,中间的元素有一个前驱并且有一个后继 线性表是一种逻辑上的数据结构,在物理上一般有两种实现 顺序实现和链表实现 二.基于数组的 线性表顺序实现 原理 : 用一段地址连续的存储单元依次存储线性表数据元素. 原理图: 算法原理: 1.初始化一个定长的数组空间 elementData[] , size 存储长度 存储元素 2.通过索引来快速存取元素 3

  • 浅谈java中BigDecimal类的简单用法

    一.BigDecimal概述 ​ Java在java.math包中提供的API类BigDecimal,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算.双精度浮点型变量double可以处理16位有效数,但在实际应用中,可能需要对更大或者更小的数进行运算和处理.一般情况下,对于那些不需要准确计算精度的数字,我们可以直接使用Float和Double处理,但是Double.valueOf(String) 和Float.valueOf(String)会丢失精度.所以开发中,如果我们需要精确计算的结果,则必须使用

  • 浅谈OAuth 2.0 的一个简单解释

    这个标准比较抽象,使用了很多术语,初学者不容易理解.其实说起来并不复杂,下面我就通过一个简单的类比,帮助大家轻松理解,OAuth 2.0 到底是什么. 一.快递员问题 我住在一个大型的居民小区. 小区有门禁系统. 进入的时候需要输入密码. 我经常网购和外卖,每天都有快递员来送货.我必须找到一个办法,让快递员通过门禁系统,进入小区. 如果我把自己的密码,告诉快递员,他就拥有了与我同样的权限,这样好像不太合适.万一我想取消他进入小区的权力,也很麻烦,我自己的密码也得跟着改了,还得通知其他的快递员.

  • 浅谈AngularJS中$http服务的简单用法

    我们可以使用内置的$http服务直接同外部进行通信.$http服务只是简单的封装了浏览器原生的XMLHttpRequest对象. 1.链式调用 $http服务是只能接受一个参数的函数,这个参数是一个对象,包含了用来生成HTTP请求的配置内容.这个函数返回一个promise对象,具有success和error两个方法. $http({ url:'data.json', method:'GET' }).success(function(data,header,config,status){ //响应

  • 浅谈2路插入排序算法及其简单实现

    2路插入排序算法是在直接插入排序算法的基础上增加了一个辅助数组,其目的是减少排序过程中的移动次数,需要增加n个记录的辅助空间. 难点可能在于对取余的考虑吧,可以把辅助数组看成一个环状空间,这样就能更好的理解辅助空间中最大值和最小值的位置了. 算法整体思想还是很简单的,直接贴出可运行代码,注释还是挺清楚的,大家直接看就ok了 C语言实现示例 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> void insert_sort(int *arr, int *t

随机推荐