plt.text参数

plt.text()是Matplotlib库中的一个函数，用于在图形中添加文本注释。它有以下几个参数：

1. x：指定文本注释的横坐标位置。
2. y：指定文本注释的纵坐标位置。
3. s：指定要显示的文本内容。
4. fontdict：用于设置文本样式的字典，包括字体大小、颜色、字体系列等。
5. withdash：默认为False，表示文本注释是否带有虚线框。
6. **kwargs：其他可选参数，如水平对齐方式、垂直对齐方式等。

例如，下面是一个使用plt.text()函数添加文本注释的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.text(2, 10, 'Example Text', fontsize=12, color='red')
plt.show()

在这个例子中，我们使用plt.text()函数在坐标(2, 10)处添加了一个红色的文本注释"Example Text"。

相关问题

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。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False data=np.random.randint(40,101,(1000,)) bins=[40,60,70,80,90,100] c1,c2,c3,c4,c5 = plt.hist( data, bins=bins, align="mid", histtype='bar', rwidth=0.3, color='r', hatch='/',) h_1 = c1.sum() plt.text(50,h_1,s='不及格:'+'{}'.format(h_1),ha='center') h_2 = c2.sum() plt.text(65,h_2,s='及格:'+'{}'.format(h_2),ha='center') h_3 = c3.sum() plt.text(75,h_3,s='中等:'+'{}'.format(h_3),ha='center') h_4 = c4.sum() plt.text(85,h_4,s='良好:'+'{}'.format(h_4),ha='center') h_5 = c5.sum() plt.text(95,h_4,s='优秀:'+'{}'.format(h_5),ha='center') plt.title("成绩统计直方图") plt.xlabel("成绩区间") plt.xticks(bins) plt.ylabel("数量") plt.show()报错：not enough values to unpack (expected 5, got 3)怎么修改

这个错误通常是因为 bins 参数指定的区间数量与返回值的数量不匹配导致的。

在这段代码中，bins 参数指定了 6 个区间，但是只有 3 个返回值。这是因为 hist 函数默认只返回三个值，分别是：

1. 直方图数据（频数）
2. 直方图数据的区间范围
3. 直方图的 patches 对象，用于修改直方图的外观

因此，您需要修改代码，将返回值的数量与 bins 参数的数量匹配。您可以通过指定一个 `_` 的变量名来忽略不需要的返回值，然后再将需要的数据存储到变量中，例如：

freq, bins, patches = plt.hist(data, bins=bins, align="mid", ...)
c1, c2, c3, c4, c5 = freq

这样就可以将直方图数据的频数存储到变量 c1、c2、c3、c4、c5 中，然后按照原来的方法继续处理。

完整的修改后的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

data = np.random.randint(40, 101, (1000,))
bins = [40, 60, 70, 80, 90, 100]

freq, bins, patches = plt.hist(
    data,
    bins=bins,
    align="mid",
    histtype='bar',
    rwidth=0.3,
    color='r',
    hatch='/',
)

c1, c2, c3, c4, c5 = freq

h_1 = c1.sum()
plt.text(50, h_1, s='不及格:'+'{}'.format(h_1), ha='center')

h_2 = c2.sum()
plt.text(65, h_2, s='及格:'+'{}'.format(h_2), ha='center')

h_3 = c3.sum()
plt.text(75, h_3, s='中等:'+'{}'.format(h_3), ha='center')

h_4 = c4.sum()
plt.text(85, h_4, s='良好:'+'{}'.format(h_4), ha='center')

h_5 = c5.sum()
plt.text(95, h_5, s='优秀:'+'{}'.format(h_5), ha='center')

plt.title("成绩统计直方图")
plt.xlabel("成绩区间")
plt.xticks(bins)
plt.ylabel("数量")
plt.show()

希望这可以帮助到您。