matplotlib text 下标

如果你要在 Matplotlib 中为文本添加下标，可以使用 LaTeX 表示法来实现。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 添加下标
plt.text(2, 8, r'$\mathrm{H_2O}$', fontsize=12)  # 使用 LaTeX 表示法添加 H2O 下标

plt.show()

在上述示例中，我们使用了 LaTeX 表示法来添加 H2O 的下标。通过在文本字符串前加上 `r` 来指示它是一个原始字符串，并使用 `$` 符号来界定 LaTeX 表示法的开始和结束。

这将在图表中的坐标 (2, 8) 处添加一个文本标签，其中 H2O 被正确渲染为带有下标的化学式。

你可以按照类似的方式来添加其他下标。请确保你的 Matplotlib 安装了 LaTeX 支持，并且正确地配置了 LaTeX 字体。

相关问题

matplotlib 曲线上点击鼠标显示自定义标注同时保留两个

你可以使用 matplotlib 的 event handling 来实现曲线上点击鼠标显示自定义标注的功能。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和数据：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

2. 创建一个 figure 和两个子图，并画出两条曲线：

# 创建 figure 和两个子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)

# 在第一个子图上画出第一条曲线
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_ylabel('sin(x)')

# 在第二个子图上画出第二条曲线
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_ylabel('cos(x)')
ax2.set_xlabel('x')

3. 定义一个函数 `on_click`，用于处理鼠标点击事件。在该函数中，首先获取当前鼠标点击的坐标，并将其转换为数据坐标。然后根据数据坐标找到最近的点，并在该点上添加一个文本标注：

def on_click(event):
    if event.inaxes is not None:
        ax = event.inaxes
        x, y = event.xdata, event.ydata
        index = np.argmin(np.abs(x - xdata))
        x_near, y_near = xdata[index], ydata[index]
        text = ax.text(x_near, y_near, f'({x_near:.2f}, {y_near:.2f})',
                       fontsize=10, ha='center', va='bottom', color='red')
        fig.canvas.draw()

在该函数中，`event.inaxes` 表示当前鼠标点击的坐标所在的子图对象，如果为 `None` 则表示鼠标点击位置不在任何一个子图对象上。`event.xdata` 和 `event.ydata` 分别表示鼠标点击位置的横坐标和纵坐标，需要将其转换为数据坐标。在这里我们没有保存每个子图对应的数据集，而是使用了前面定义的 `x` 和 `y1, y2`，因此需要在函数中先将这些数据集取出来：

xdata, ydata = ax.lines[0].get_data()

然后使用 `np.argmin` 找到最近的点的下标，再根据下标取出该点的坐标，最后在该点上添加一个文本标注。

4. 将 `on_click` 函数绑定到 figure 上的 `button_press_event` 事件：

cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', on_click)

5. 运行程序并点击曲线上的点，可以看到在最近的点上添加了一个文本标注。此时如果再点击其他点，则新的文本标注会覆盖之前的文本标注。如果要保留之前的文本标注，可以将每个文本标注的对象保存在一个列表中，再在 `on_click` 函数中先清除所有的文本标注，再重新添加新的文本标注：

# 在程序开始时定义一个空的列表
texts = []

# 修改 on_click 函数
def on_click(event):
    if event.inaxes is not None:
        ax = event.inaxes
        x, y = event.xdata, event.ydata
        index = np.argmin(np.abs(x - xdata))
        x_near, y_near = xdata[index], ydata[index]
        # 先清除所有的文本标注
        for text in texts:
            text.remove()
        texts.clear()
        # 添加新的文本标注
        text = ax.text(x_near, y_near, f'({x_near:.2f}, {y_near:.2f})',
                       fontsize=10, ha='center', va='bottom', color='red')
        texts.append(text)
        fig.canvas.draw()

这样就可以在曲线上保留多个文本标注了。

python legend图例下标

在Python的Matplotlib库中，创建图表时常常需要添加图例（Legend）来解释不同线条或标记代表的数据。如果你想要指定图例的下标或标签，可以通过`legend()`函数结合`label`参数来设置。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有两个数据系列
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [10, 20, 30, 40]
y2 = [15, 25, 35, 45]

plt.plot(x, y1, label='数据1', marker='o')   # 第一条线的标签和标记样式
plt.plot(x, y2, label='数据2', marker='^')   # 第二条线的标签和标记样式

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图例下标，如果需要的话可以在legend()函数里指定这个选项
# 这里用法示例，不一定总是显示下标
leg = plt.legend(loc='best', title='数据索引:', bbox_to_anchor=(1.05, 1), borderaxespad=0.)
leg.set_markerscale(2)  # 设置标记缩放比例

# 如果你想指定特定的下标标签，可以这样做：
# leg.get_texts()会返回图例的文字标签列表
# index_label对应你想设置为图例下标的值
index_label = [str(i+1) for i in range(len(y1))]  # 创建一个列表作为下标
for text, idx in zip(leg.get_texts(), index_label):
    text.set_text(idx)

plt.show()

在上述代码中，`legend()`函数的`label`参数用于给每个数据系列设定标签，`title`参数可用于自定义图例标题。如果你想让图例显示下标或者其他特殊内容，可以根据API调整相应的参数。