plt.text怎么用

plt.text()函数是用来在图表上添加文本的函数。它的基本语法如下：

plt.text(x, y, s, fontsize= , color= , horizontalalignment= , verticalalignment= )

其中，x和y是文本的坐标，s是要显示的文本，fontsize是文本字体的大小，color是文本颜色，horizontalalignment是文本的水平对齐方式，可以是'left'、'center'、'right'，verticalalignment是文本的垂直对齐方式，可以是'top'、'center'、'bottom'。

例如，在一个简单的折线图中添加文本，可以按照以下步骤进行：

1. 导入matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建数据：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

3. 绘制折线图：

plt.plot(x, y)

4. 添加文本：

plt.text(3, 6, 'This is a text', fontsize=12, color='red', horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom')

其中，文本的坐标为(3, 6)，文本内容为'This is a text'，字体大小为12，颜色为红色，水平对齐方式为居中，垂直对齐方式为底部。

5. 显示图表：

plt.show()

运行完以上代码，就可以在折线图上添加一段文本了。

相关问题

plt.text用框框框起来

以下是使用plt.text函数将文字用框框框起来的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图形对象和一个子图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制一个矩形框
rect = plt.Rectangle((0.2, 0.2), 0.6, 0.6, fill=False, edgecolor='red')
ax.add_patch(rect)

# 在矩形框内添加文字
plt.text(0.5, 0.5, "Hello World!", color="blue", ha="center", va="center")

# 设置坐标轴范围
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了一个图形对象和一个子图对象。然后，我们使用plt.Rectangle函数绘制了一个矩形框，并将其添加到子图对象中。接下来，我们使用plt.text函数在矩形框内添加了文字，并设置了文字的颜色、水平对齐方式和垂直对齐方式。最后，我们设置了坐标轴的范围，并显示了图形。

plt.text和 plt.annotate的用法

`plt.text` 和 `plt.annotate` 都是matplotlib库中的文本绘制函数，它们都可以用来在图形上添加文字说明。

**plt.text()** 函数主要用于简单地在指定位置放置静态文本。基本语法如下：

plt.text(x, y, s, **kwargs)

- `x` 和 `y`：文本的位置坐标，通常是以数据坐标表示的。
- `s`：要插入的字符串文本内容。
- `**kwargs`：可选的关键字参数，如`color`, `fontsize`, `rotation`等，用来设置文本的外观属性。

例如：

plt.plot([1, 2, 3])
plt.text(2, 1, '这是注释', color='red', fontsize=14)
plt.show()

这段代码会在x轴的2处、y轴的1处添加一个红色字体大小为14的文本“这是注释”。

**plt.annotate()** 函数则更强大一些，它除了可以放置文本外，还可以附加箭头，指向特定的点或者路径，适用于需要标记特定数据点或提供详细注解的情况。它的基本语法如下：

plt.annotate(text, xy, xytext=None, arrowprops=dict(facecolor='black'), **kwargs)

- `text`：要插入的文本。
- `xy`：文本的位置坐标。
- `xytext`：箭头起点的坐标，默认是从`xy`出发。
- `arrowprops`：字典参数控制箭头的样式。
- `**kwargs`：其他文本属性，如`bbox`（文本框）和`ha`（水平对齐）、`va`（垂直对齐）等。

例如：

plt.scatter([1, 2], [3, 4])
plt.annotate('最高点', xy=(2, 4), xytext=(3, 6),
             arrowprops=dict(facecolor='green', shrink=0.05))
plt.show()

这将标注出散点图中的最高点，并通过绿色箭头指引。