Python如何在画的图上加字

Python在画的图上加字的方法有很多，常用的方法包括：使用Matplotlib的text()函数、使用annotate()函数、使用图例（legend）添加文本。 在这里详细描述一种方法：使用Matplotlib的text()函数。

Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，用于绘制各种图形和图表。要在图上添加文字，可以使用text()函数。这个函数允许你在图的任意位置添加文本，支持多种字体、颜色和对齐方式。

以下是详细的步骤和示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
创建图表
plt.plot(x, y)
添加标题和标签
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
在图上添加文本
plt.text(2, 0.5, 'Peak', fontsize=12, color='red')
plt.text(5, -0.5, 'Trough', fontsize=12, color='blue')
显示图表
plt.show()

一、MATPLOTLIB的TEXT()函数

text()函数是最直接的在图上添加文本的方法。通过指定文本的位置、内容、字体大小、颜色等属性，可以方便地在任何位置添加文本。

1、基本使用

基本用法如下：

plt.text(x, y, 'text', fontsize=12, color='black')

x 和 y：指定文本的位置（数据坐标）。
'text'：要显示的文本。
fontsize：字体大小。
color：文本颜色。

2、对齐方式

可以通过horizontalalignment和verticalalignment参数控制文本的对齐方式：

plt.text(x, y, 'text', ha='center', va='bottom')

ha：水平对齐方式（'center', 'left', 'right'）。
va：垂直对齐方式（'center', 'top', 'bottom', 'baseline'）。

3、字体属性

还可以通过fontdict参数设置更多的字体属性，例如字体风格、粗细等：

font = {'family': 'serif', 'color': 'darkred', 'weight': 'normal', 'size': 12}
plt.text(x, y, 'text', fontdict=font)

二、MATPLOTLIB的ANNOTATE()函数

annotate()函数更为强大，不仅可以添加文本，还可以添加箭头、标注线等。通过指定标注的位置和箭头的样式，可以创建更复杂的标注效果。

1、基本使用

基本用法如下：

plt.annotate('text', xy=(x, y), xytext=(x+1, y+1), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

xy：标注点的位置。
xytext：文本的位置。
arrowprops：箭头属性。

2、箭头样式

可以通过arrowprops参数设置箭头的样式：

arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05, width=1, headwidth=5)
plt.annotate('text', xy=(x, y), xytext=(x+1, y+1), arrowprops=arrowprops)

width：箭头的宽度。
headwidth：箭头头部的宽度。

三、使用图例（LEGEND）添加文本

有时，使用图例也可以达到在图上添加文本的效果。通过legend()函数，可以将文本添加到图例中，并通过设置图例的位置来控制文本的位置。

1、基本使用

基本用法如下：

plt.plot(x, y, label='Sine Wave')
plt.legend(loc='upper right')

label：图例的标签。
loc：图例的位置。

2、自定义图例

可以通过legend()函数的参数来自定义图例的样式：

plt.plot(x, y, label='Sine Wave')
plt.legend(loc='upper right', fontsize=12, frameon=True, shadow=True)

fontsize：字体大小。
frameon：是否显示图例框。
shadow：是否显示阴影。

四、在SUBPLOTS中添加文本

在多个子图（subplots）中添加文本时，可以使用text()或annotate()函数，并通过指定子图的坐标轴对象来控制文本的位置。

1、创建子图

使用plt.subplots()函数创建多个子图：

fig, axs = plt.subplots(2, 2)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
for i in range(2):
    for j in range(2):
        axs[i, j].plot(x, y)
        axs[i, j].text(2, 0.5, 'Text', fontsize=12, color='red')

2、在子图中添加文本

通过访问子图的坐标轴对象，调用text()或annotate()函数添加文本：

fig, axs = plt.subplots(2, 2)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
for i in range(2):
    for j in range(2):
        axs[i, j].plot(x, y)
        axs[i, j].annotate('Text', xy=(2, 0.5), xytext=(3, 0.7), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

五、交互式绘图

在交互式绘图环境中（如Jupyter Notebook），可以使用IPython.display模块中的函数来动态更新图表和文本。

1、导入模块

导入所需的模块：

from IPython.display import display, clear_output
import time

2、动态更新图表

通过循环动态更新图表和文本：

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
for i in range(10):
    plt.plot(x, y)
    plt.text(i, np.sin(i), 'Text', fontsize=12, color='red')
    display(plt.gcf())
    clear_output(wait=True)
    time.sleep(0.5)