Matplotlib 可视化中Python绘图中插入度数符号

在Matplotlib中创建编程语言的可视化是一个非常常见的任务。在这个过程中，有时你需要向图形中添加度数符号。表述角度最常用的方式是使用度数符号。在Matplotlib的可视化中，你可能想要添加度数符号来标识图表中的角度。

在Matplotlib可视化中添加度数符号可能与你所想的不同。这篇文章将介绍如何在Matplotlib中的Python图形中插入度数符号。

阅读更多：Matplotlib 教程

插入度数符号的两种方法

在Matplotlib中，你可以添加度数符号的两种方法：

使用Unicode度数符号。
手动添加度数符号。

让我们看看这两种方法如何实现。

方法一：使用Unicode度数符号

Unicode度数符号是将度数值表示为Unicode字符的方法。使用Unicode字符时，你可以通过将度Unicode字符与其余文本连接来创建带有度数符号的字符串。

Python中的Unicode度数符号是“\xb0”，该符号对应于十进制数“176”。

接下来，我们将演示如何使用Unicode度数符号在Python图形中插入度数符号。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成测试数据
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

# 添加度数符号
ax.set(title='插入度数符号的Matplotlib图形',
       xlabel='时间 (s)',
       ylabel='电压 (mV)',
       ylim=(-1.2, 1.2))
ax.text(1.5, 0.9, r" $\theta=60\xb0$ ")

plt.show()

在上面的示例中，我们使用了ax.text()方法来添加漂亮的标签并插入Unicode度数符号。在这个代码中，“r”字符告诉Python这个文本要被视为原生的Python字符串，所以它会解释\xb0作为Unicode度数符号。

方法二：手动添加度数符号

Unicode度数符号是最常用的方法，但你也可以手动插入度数符号。这可能比Unicode符号更有趣和有创意。

下面是一个例子，我们将使用这个方法，手动添加度数符号。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

# 生成测试数据
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

# 添加度数符号
ax.set(title='插入度数符号的Matplotlib图形',
       xlabel='时间 (s)',
       ylabel='电压 (mV)',
       ylim=(-1.2, 1.2))
ax.text(1.5, 0.9, r" $\theta=%s^\circ$ " % str(math.degrees(np.pi/3)))

plt.show()

在上面的示例中，我们使用了ax.text()方法来添加标签，并手动添加了度数符号。我们使用了math.degrees()函数将弧度转换为度数，然后使用了Python的%分隔符插入了度数符号。

这是一个创意的方法，可以用来自定义标签中的度数符号。尽管这种方法有些麻烦，但它提供了更大的自由度以及表达能力。