Python: 如何在matplotlib畫的圖添加文本或註釋? ax.text() 跟 ax.annotate() 有何差別? ax.annotate(f’max value={y_max:.2f}’, xy=(x_max, y_max), xytext=(x_max-0.5, y_max-0.5), fontsize=12, arrowprops=dict(arrowstyle=’->’, connectionstyle=’arc3′, color=’r’))

一看就知道ax.annotate() 比 ax.text() 多很多參數

code:


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'b-', label='sin(x)')
ax.legend()

# 标注数据点
index_max = np.argmax(y)
x_max = x[index_max]
y_max = y[index_max]

# 使用plt.text()进行标注
ax.text(x_max, y_max, f'max value={y_max:.2f}', 
        fontsize=12, ha='left', va='top', color='r')

# 使用plt.annotate()进行标注
ax.annotate(f'max value={y_max:.2f}', 
            xy=(x_max, y_max), 
            xytext=(x_max-0.5, y_max-0.5), 
            fontsize=12,
            arrowprops=dict(arrowstyle='->', 
                            connectionstyle='arc3', 
                            color='k'))

plt.show()

plt.text()和plt.annotate()都是在matplotlib中用於在圖表上添加文字標籤的方法，它們的區別在於：

plt.text()可以在圖表的任何位置添加文本，而且位置是通過x和y座標指定的，它不會參考到圖表中的任何其他對象。
plt.annotate()則允許您參考圖表中的其他對象，例如數據點或軸線，以便在這些對象上添加標籤。annotate()通常用於在圖表上標記特定點或添加標籤箭頭，因為它具有自動計算位置和對齊文本的功能。

簡而言之，如果您只是想在圖表上添加一些簡單的文字，則可以使用plt.text()，但如果您需要參考圖表中的其他對象或添加箭頭，則應使用plt.annotate()。

ax.text()中的ha va 參數:

horizontalalignment or ha {‘left’, ‘center’, ‘right’}

“left”資料點在說明文字的左邊,
“right”資料點在說明文字的右邊
“center”(中心) 依此類推
#不是”middle”(中間)

verticalalignment or va {‘bottom’, ‘baseline’, ‘center’, ‘center_baseline’, ‘top’}

輸出結果:

可以看到，两者最大的区别是 plt.annotate() 可以添加箭头，并且可以指定箭头的样式、颜色等属性，从而更清晰地指出注释的方向和目标。此外，plt.annotate() 还可以更好地控制注释的位置和对齐方式。

ax.annotate("max-3dB", xy=(theta_max, target), 
                xytext=(theta_max - 0.5, target - 5),
             arrowprops=dict(facecolor='black', arrowstyle='->'),
             fontsize=fontsz, ha="center")