极客笔记如何在 Matplotlib 中使用 annotation box
Matplotlib 是一个非常流行的 Python 绘图库，可以用来创建各种类型的图表和可视化效果。在绘制图表的过程中，有时候我们需要在图中添加一些文字或注释，来说明数据的含义或者提供额外信息。其中，annotation box 是一种非常常用的工具，可以在图中指定的位置显示一个带有文本的框，提供更清晰的信息展示。本文将详细介绍如何在 Matplotlib 中使用 annotation box。
创建基本的 annotation box
首先，我们来看一个简单的例子，如何在图中添加一个 annotation box：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 添加 annotation box
plt.annotate('Sample Text',
xy=(2, 4),
xytext=(3, 5),
arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05))
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们使用 plt.annotate() 函数来添加一个 annotation box。参数 xy=(2, 4) 指定了文本框的箭头指向的位置，参数 xytext=(3, 5) 指定了文本框的位置。arrowprops 参数用于定义箭头的样式，设置了箭头的颜色为红色，缩小箭头的长度。
在子图中添加多个 annotation box
有时候我们需要在图中的多个位置添加 annotation box，可以使用循环来实现：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
for i in range(2):
for j in range(2):
axs[i, j].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
axs[i, j].annotate('Sample Text {}'.format(i*2+j+1),
xy=(2, 4),
xytext=(3, 5),
arrowprops=dict(facecolor='blue', shrink=0.05))
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们使用循环在子图中依次添加了四个 annotation box，每个文本框都包含一个不同的 Sample Text。
设置 annotation box 样式
我们可以通过调整参数来设置 annotation box 的样式，包括文本样式、文本框样式、箭头样式等：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 设置 annotation box 样式
plt.annotate('Sample Text',
xy=(2, 4),
xytext=(3, 5),
arrowprops=dict(facecolor='green', shrink=0.1, headwidth=10, headlength=10),
fontsize=12, color='blue', fontweight='bold', bbox=dict(facecolor='yellow', alpha=0.5))
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们设置了文本的颜色为蓝色，字体加粗，字体大小为 12；设置了文本框的背景颜色为黄色，透明度为 0.5；设置了箭头的颜色为绿色，缩小箭头长度，且箭头头部宽度和长度为 10。
添加基于文本的 annotation box
除了在指定位置添加 annotation box 外，我们还可以根据文本的内容自动确定文本框的位置：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 添加基于文本的 annotation box
plt.annotate('Sample Text',
xy=(2, 4),
xycoords='data', textcoords='offset points', xytext=(20, 10))
plt.show()
Output:
在这个示例中，参数 xycoords='data' 表示 xy 坐标是数据坐标，参数 textcoords='offset points' 表示 xytext 是偏移值，参数 xytext=(20, 10) 表示相对于数据点的偏移值。
添加透明度的 annotation box
有时候我们需要控制 annotation box 的透明度，可以通过设置 alpha 参数来实现：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 添加透明度的 annotation box
plt.annotate('Sample Text',
xy=(2, 4),
xytext=(3, 5),
arrowprops=dict(facecolor='purple', shrink=0.05),
alpha=0.7,
bbox=dict(facecolor='pink'))
plt.show()
Output:
在这个示例中，设置了 annotation box 的透明度为 0.7，背景颜色为粉色。
隐藏 annotation box
有时候我们需要在特定条件下隐藏 annotation box，可以通过设置 visible=False 参数来实现：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 隐藏 annotation box
annotation = plt.annotate('Sample Text',
xy=(2, 4),
xytext=(3, 5),
arrowprops=dict(facecolor='orange', shrink=0.05))
annotation.set_visible(False)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们先创建了一个 annotation box，然后通过 set_visible(False) 方法隐藏了它，不再显示在图中。
添加辅助线的 annotation box
有时候我们需要在 annotation box 的位置添加一条辅助线，可以通过设置 arrowprops 参数的 arrowstyle 来实现：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 添加辅助线的 annotation box
plt.annotate('Sample Text',
xy=(2, 4),
xytext=(3, 5),
arrowprops=dict(facecolor='brown', shrink=0.05, arrowstyle='-|>'))
plt.show()
在这个示例中，设置了 arrowprops 参数的 arrowstyle='-|>'，表示箭头样式为实线。
添加连接到特定轴坐标的 annotation box
有时候我们需要将 annotation box 与特定轴坐标点相连，可以通过设置 coordinate 参数来实现：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 添加连接到特定轴坐标的 annotation box
plt.annotate('Sample Text',
xy=(2, 4),
xycoords='data',
xytext=(0.5, 0),
textcoords='axes fraction',
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.show()
Output:
在这个示例中，设置了 xycoords='data' 表示 xy 坐标是数据坐标，设置了 textcoords='axes fraction' 表示 xytext 坐标是轴坐标系的百分比。
添加 annotation box
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 添加带有箭头的 annotation box
plt.annotate('Sample Text',
xy=(2, 4),
xytext=(3, 5),
arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=0.5'))
plt.show()
Output:
在这个示例中，设置了 arrowprops 参数的 arrowstyle='->' 表示箭头样式为箭头，设置了 connectionstyle='arc3,rad=0.5' 表示箭头的连接点为三次贝塞尔曲线。
添加拓展箭头的 annotation box
有时候我们需要添加一个带有拓展箭头的 annotation box，可以通过设置 arrowprops 参数的 arrowstyle 来实现：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 添加拓展箭头的 annotation box
plt.annotate('Sample Text',
xy=(2, 4),
xytext=(3, 5),
arrowprops=dict(arrowstyle='<|-', shrinkA=5, shrinkB=5))
plt.show()
Output:
在这个示例中，设置了 arrowprops 参数的 arrowstyle='<|-' 表示箭头样式为带有一段拓展的箭头。
自定义 annotation box 外观
有时候我们需要完全自定义 annotation box 的外观，包括边框、填充、箭头等，可以通过 FancyBboxPatch 类来实现：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 自定义 annotation box 外观
bbox_props = dict(boxstyle='round,pad=0.3', facecolor='yellow', edgecolor='green', alpha=0.5)
t = plt.text(2, 4, 'Sample Text', bbox=bbox_props)
plt.show()
Output:
在这个示例中，我们使用了 FancyBboxPatch 类来创建一个自定义的文本框，设置了边框样式为圆形，背景色为黄色，边框颜色为绿色，透明度为 0.5。
添加 annotation box 在图中的绝对位置
有时候我们需要在图中的绝对位置添加 annotation box，可以通过设置 xycoords 参数为 figure points 来实现：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 添加在图中绝对位置的 annotation box
plt.annotate('Sample Text',
xy=(0.5, 0.5),
xycoords='figure points',
xytext=(100, 100),
textcoords='offset points')
plt.show()
Output:
在这个示例中，设置了 xycoords='figure points' 表示 xy 坐标是相对于图的绝对位置，xytext=(100, 100) 表示文本框的位置相对于当前位置的偏移。
通过以上示例，我们详细介绍了如何在 Matplotlib 中使用 annotation box，包括基本的创建、样式设置、基于文本的添加、透明度控制、隐藏、辅助线等功能。annotation box 是一个非常实用的工具，可以帮助我们更清晰地展示数据图表，给用户提供更多信息。