fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length),frameon=True) ax = fig.subfigures(3,1,width_ratios=[0.2], height_ratios= [0.8,0.8,0.8]) #fig.subplots_adjust(top=0.8,bottom=0.2,left=0,right=1) ####################################################################### axs = ax[0].subplots(1, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [15, 1]}) axs[1].axis('off')我想在画布任意位置添加文字

时间: 2023-09-17 21:08:46 浏览: 239
你可以使用`fig.text()`函数在画布的任意位置添加文字。该函数的第一个参数是x轴坐标,第二个参数是y轴坐标,第三个参数是要添加的文字内容。例如: ``` import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length), frameon=True) ax = fig.subfigures(3, 1, width_ratios=[0.2], height_ratios=[0.8, 0.8, 0.8]) axs = ax[0].subplots(1, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [15, 1]}) axs[1].axis('off') fig.text(0.5, 0.5, 'Hello World!', fontsize=30, ha='center', va='center') plt.show() ``` 这段代码在画布的中心位置添加了一个文字标签,内容为"Hello World!",字体大小为30。你可以根据自己的需要修改坐标和文字内容。
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fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length),frameon=True) ax = fig.subfigures(3,1,width_ratios=[0.2], height_ratios= [0.8,0.8,0.8])我想添加新的坐标轴

要添加新的坐标轴,您可以使用`add_subplot()`方法。例如,如果您想在第一个子图中添加一个新的坐标轴,可以使用以下代码: ``` new_ax = ax[0].add_subplot(1,1,1) ``` 这将在第一个子图中添加一个新的坐标轴,并将其存储在`new_ax`变量中。您可以在此坐标轴上绘制任何内容,例如: ``` new_ax.plot(x,y) ``` 其中`x`和`y`是您要绘制的数据。

fig = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length),frameon=True)我想添加新的坐标轴

您可以使用`fig.add_subplot()`或`fig.add_axes()`方法添加新的坐标轴。这里是一个简单的示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(6, 4), frameon=True) # 添加第一个坐标轴 ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax1.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line 1') ax1.set_xlabel('X-axis') ax1.set_ylabel('Y-axis') ax1.legend() # 添加第二个坐标轴 ax2 = ax1.twinx() ax2.plot([1, 2, 3], [10, 20, 30], color='red', label='Line 2') ax2.set_ylabel('Y-axis (right)') ax2.legend() plt.show() ``` 在这个例子中,我们首先使用`fig.add_subplot()`方法创建了一个包含一个主坐标轴的图形。然后,我们使用`ax1.twinx()`方法创建了一个新的坐标轴,它共享了与主坐标轴相同的X轴,并将其放置在主坐标轴的右侧。最后,我们在新的坐标轴上绘制了一条曲线,并使用`ax2.set_ylabel()`方法设置了新坐标轴的标签。 您也可以使用`fig.add_axes()`方法更详细地指定新坐标轴的位置和大小。
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帮我优化一下代码 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog import csv import numpy as np filepath = filedialog.askopenfilename() readData = pd.read_csv(filepath, encoding = 'gb2312') # 读取csv数据 print(readData) xdata = readData.iloc[:, 2].tolist() # 获取dataFrame中的第3列,并将此转换为list ydata = readData.iloc[:, 3].tolist() # 获取dataFrame中的第4列,并将此转换为list Color_map = { '0x0': 'r', '0x10': 'b', '0x20': 'pink', '0x30': 'm', '0x40': 'm', '0x50': 'm', '0x60': 'g', '0x70': 'orange', '0x80': 'orange', '0x90': 'm', '0xa0': 'b', '0xb0': 'g', '0xc0': 'g', '0xd0': 'orange', '0xe0': 'orange', '0xf0': 'orange', } plt.ion() fig = plt.figure(num = "蓝牙钥匙连接状态", figsize= (10.8,10.8),frameon= True) gs = fig.add_gridspec(1, 1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) colors = readData.iloc[:, 1].map(Color_map) plt.title("Connecting Status For Bluetooth Key") #plt.rcParams['figure.figsize']=(15, 15) ax.axis('equal') a,b = (0.,0.) r = [5,10] for r1 in r: theta = np.arange(0,r1*np.pi,0.05) ax.plot(a+r1*np.cos(theta),b+r1*np.sin(theta),linestyle='-.',c = 'darkgrey') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) ax.spines['right'].set_position(('data', 0)) ax.spines['top'].set_position(('data', 0)) arr_img = plt.imread('D:\\2022\\测试工作\\蓝牙钥匙测试\\定位\\室内定位(v3.6.21).rar-1656500746516.室内定位(v3.6.21)\\车型图2.png') imagebox = OffsetImage(arr_img, zoom=0.3) ab = AnnotationBbox(imagebox, [0, 0],xybox=(0, 0),pad=0) ax.add_artist(ab) ticks = np.arange(-10,10,2) plt.xticks(ticks) plt.yticks(ticks) #plt.figure(figsize=(15,15)) plt.scatter(xdata, ydata, s=150, edgecolors = None, linewidths=0, alpha=0.3,c = colors) # 画散点图,*:r表示点用*表示,颜色为红色 plt.legend() plt.ioff() plt.show() # 画图

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