plt.text函数实现代码示例

时间: 2023-09-16 21:08:02 浏览: 103

python matplotlib画图实例代码分享

根据提供的文件信息，本文将详细解析Python中使用matplotlib进行绘图的关键知识点，包括基本图表绘制、多图绘制、直方图以及三维图像的绘制方法。 ### 基本图表绘制 #### 导入必要的库在开始绘制图表之前，首先需要导入`matplotlib.pyplot`和`numpy`两个库。在Python中，这两个库通常被简写为`plt`和`np`，以便于后续的代码编写。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ``` #### 绘制基本图表接下来，我们通过创建数据点并使用`plt.plot()`函数来绘制一个简单的正弦波图形。 ```python # 创建x轴数据点 t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01) # 创建y轴数据点 s = np.sin(2 * np.pi * t) # 使用plt.plot()绘制图形 plt.plot(t, s) # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.xlabel('time (s)') plt.ylabel('voltage (mV)') plt.title('A Simple Graph') # 显示网格 plt.grid(True) # 保存图表为图片文件 plt.savefig("simple_graph.png") # 展示图表 plt.show() ``` ### 多图绘制当需要在同一窗口中展示多个图表时，可以通过设置子图来实现这一需求。子图的设置通过`plt.subplot()`函数完成，该函数接收三个参数：行数、列数以及当前图的位置。 ```python # 创建第一组数据点 x1 = np.linspace(0.0, 5.0) y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) # 创建第二组数据点 x2 = np.linspace(0.0, 2.0) y2 = np.cos(2 * np.pi * x2) # 设置子图，指定2行1列的第一个图 plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(x1, y1, 'yo-') plt.title('A Tale of 2 Subplots') plt.ylabel('Damped oscillation') # 设置子图，指定2行1列的第二个图 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x2, y2, 'r.-') plt.xlabel('time (s)') plt.ylabel('Undamped') # 展示图表 plt.show() ``` ### 直方图绘制直方图是一种统计图表，用于展示数值数据的分布情况。在matplotlib中，可以通过`plt.hist()`函数轻松绘制直方图。 ```python # 创建符合正态分布的数据点 mu = 100 # 均值 sigma = 15 # 标准差 x = mu + sigma * np.random.randn(10000) # 绘制直方图 num_bins = 50 n, bins, patches = plt.hist(x, num_bins, normed=1, facecolor='green', alpha=0.5) # 计算正态分布的理论曲线 y = mlab.normpdf(bins, mu, sigma) plt.plot(bins, y, 'r--') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Probability') plt.title('Histogram of IQ: $\mu=100$, $\sigma=15$') # 调整左边距 plt.subplots_adjust(left=0.15) # 展示图表 plt.show() ``` ### 三维图像绘制三维图像绘制主要用于展示具有三维空间特征的数据。matplotlib提供了多种3D图像类型的支持，如3D散点图、3D曲面图等。 #### 3D散点图 ```python # 创建3D散点图数据点 x_list = [[3, 3, 2], [4, 3, 1], [1, 2, 3], [1, 1, 2], [2, 1, 2]] # 创建3D图形 fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') # 绘制3D散点图 for x in x_list: ax.scatter(x[0], x[1], x[2], c='r') # 展示图表 plt.show() ``` #### 3D曲面图 ```python # 创建X和Y数据点 X = np.arange(1, 10, 1) Y = np.arange(1, 10, 1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) # 创建Z数据点 Z = 3 * X + 2 * Y + 30 # 创建3D曲面图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d') # 绘制3D曲面图 surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm) # 展示图表 plt.show() ``` 通过以上介绍，我们可以看到matplotlib是一个功能强大的绘图库，它不仅能够绘制各种二维图表，还能轻松地处理三维图像的绘制任务。这些基础图表的绘制方法为后续更复杂的数据可视化任务奠定了坚实的基础。

当然，我会为你提供示例代码，请注意，以下代码仅供参考。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制散点图 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 2, 3, 4, 5] plt.scatter(x, y) # 添加文本 plt.text(3, 3, 'This is a sample text', fontsize=12, color='red') # 显示图形 plt.show() ``` 以上代码会生成一个绘制了散点图并添加了文本的图形。请注意，`plt.text()` 函数的参数依次是添加文本的位置坐标、文本内容、字体大小以及颜色。

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plt.text函数实现代码示例

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plt.title函数

plt.text换行

python plt.text

plt.text 自动

plt.text显示百分比

plt.text自定义位置

plt.text字体加粗

plt.text设置字体

matplotlib中plt.text

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plt.text设置x的平方

python字典类型怎么使用plt.text

plt.text报错 SyntaxError: invalid syntax

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