标注
原文:Annotation
译者:飞龙
基本标注
使用text()
会将文本放置在轴域的任意位置。 文本的一个常见用例是标注绘图的某些特征,而annotate()
方法提供辅助函数,使标注变得容易。 在标注中,有两个要考虑的点:由参数xy
表示的标注位置和xytext
的文本位置。 这两个参数都是(x, y)
元组。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2*np.pi*t)
line, = ax.plot(t, s, lw=2)
ax.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
)
ax.set_ylim(-2,2)
plt.show()
在该示例中,xy
(箭头尖端)和xytext
位置(文本位置)都以数据坐标为单位。 有多种可以选择的其他坐标系 - 你可以使用xycoords
和textcoords
以及下列字符串之一(默认为data
)指定xy
和xytext
的坐标系。
| 参数 | 坐标系 |
| 'figure points'
| 距离图形左下角的点数量 |
| 'figure pixels'
| 距离图形左下角的像素数量 |
| 'figure fraction'
| 0,0 是图形左下角,1,1 是右上角 |
| 'axes points'
| 距离轴域左下角的点数量 |
| 'axes pixels'
| 距离轴域左下角的像素数量 |
| 'axes fraction'
| 0,0 是轴域左下角,1,1 是右上角 |
| 'data'
| 使用轴域数据坐标系 |
例如将文本以轴域小数坐标系来放置,我们可以:
ax.annotate('local max', xy=(3, 1), xycoords='data',
xytext=(0.8, 0.95), textcoords='axes fraction',
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
horizontalalignment='right', verticalalignment='top',
)
对于物理坐标系(点或像素),原点是图形或轴的左下角。
或者,你可以通过在可选关键字参数arrowprops
中提供箭头属性字典来绘制从文本到注释点的箭头。
arrowprops 键 |
描述 |
---|---|
width |
箭头宽度,以点为单位 |
frac |
箭头头部所占据的比例 |
headwidth |
箭头的底部的宽度,以点为单位 |
shrink |
移动提示,并使其离注释点和文本一些距离 |
**kwargs |
matplotlib.patches.Polygon 的任何键,例如facecolor |
在下面的示例中,xy
点是原始坐标(xycoords
默认为'data'
)。 对于极坐标轴,它在(theta, radius)
空间中。 此示例中的文本放置在图形小数坐标系中。 matplotlib.text.Text
关键字args
,例如horizontalalignment
,verticalalignment
和fontsize
,从annotate
传给Text
实例。
注释(包括花式箭头)的所有高上大的内容的更多信息,请参阅高级标注和pylab_examples
示例代码:annotation_demo.py
。
不要继续,除非你已经阅读了基本标注,text()
和annotate()
。
高级标注
使用框和文本来标注
让我们以一个简单的例子来开始。
在pyplot
模块(或Axes
类的text
方法)中的text()
函数接受bbox
关键字参数,并且在提供时,在文本周围绘制一个框。
与文本相关联的补丁对象可以通过以下方式访问:
bb = t.get_bbox_patch()
返回值是FancyBboxPatch
的一个实例,并且补丁属性(如facecolor
,edgewidth
等)可以像平常一样访问和修改。 为了更改框的形状,请使用set_boxstyle
方法。
bb.set_boxstyle("rarrow", pad=0.6)
该参数是框样式的名称与其作为关键字参数的属性。 目前,实现了以下框样式。
类 | 名称 | 属性 |
---|---|---|
Circle | circle |
pad=0.3 |
DArrow | darrow |
pad=0.3 |
LArrow | larrow |
pad=0.3 |
RArrow | rarrow |
pad=0.3 |
Round | round |
pad=0.3,rounding_size=None |
Round4 | round4 |
pad=0.3,rounding_size=None |
Roundtooth | roundtooth |
pad=0.3,tooth_size=None |
Sawtooth | sawtooth |
pad=0.3,tooth_size=None |
Square | square |
pad=0.3 |
注意,属性参数可以在样式名称中用逗号分隔(在初始化文本实例时,此形式可以用作bbox
参数的boxstyle
的值)。
bb.set_boxstyle("rarrow,pad=0.6")
使用箭头来标注
pyplot
模块(或Axes
类的annotate
方法)中的annotate()
函数用于绘制连接图上两点的箭头。
ax.annotate("Annotation",
xy=(x1, y1), xycoords='data',
xytext=(x2, y2), textcoords='offset points',
)
这会使用textcoords
中提供的,xytext
处的文本标注提供坐标(xycoords
)中的xy
处的点。 通常,数据坐标中规定了标注点,偏移点中规定了标注文本。 请参阅annotate()
了解可用的坐标系。
连接两个点(xy
和xytext
)的箭头可以通过指定arrowprops
参数可选地绘制。 为了仅绘制箭头,请使用空字符串作为第一个参数。
ax.annotate("",
xy=(0.2, 0.2), xycoords='data',
xytext=(0.8, 0.8), textcoords='data',
arrowprops=dict(arrowstyle="->",
connectionstyle="arc3"),
)
箭头的绘制需要几个步骤。
- 创建两个点之间的连接路径。 这由
connectionstyle
键值控制。 - 如果提供了补丁对象(
patchA
和patchB
),则会剪切路径以避开该补丁。 - 路径进一步由提供的像素总量来缩小(
shirnkA
&shrinkB
) - 路径转换为箭头补丁,由
arrowstyle
键值控制。
两个点之间的连接路径的创建由connectionstyle
键控制,并且可用以下样式。
名称 | 属性 |
---|---|
angle | angleA=90,angleB=0,rad=0.0 |
angle3 | angleA=90,angleB=0 |
arc | angleA=0,angleB=0,armA=None,armB=None,rad=0.0 |
arc3 | rad=0.0 |
bar | armA=0.0,armB=0.0,fraction=0.3,angle=None |
注意,angle3
和arc3
中的3
意味着所得到的路径是二次样条段(三个控制点)。 如下面将讨论的,当连接路径是二次样条时,可以使用一些箭头样式选项。
每个连接样式的行为在下面的示例中(有限地)演示。 (警告:条形样式的行为当前未定义好,将来可能会更改)。
然后根据给定的箭头样式将连接路径(在剪切和收缩之后)变换为箭头补丁。
名称 | 属性 | |
---|---|---|
- | None |
|
-> | head_length=0.4,head_width=0.2 |
|
-[ | widthB=1.0,lengthB=0.2,angleB=None |
|
|-| | widthA=1.0,widthB=1.0 |
|
-|> | head_length=0.4,head_width=0.2 |
|
<- | head_length=0.4,head_width=0.2 |
|
<-> | head_length=0.4,head_width=0.2 |
|
<|- | head_length=0.4,head_width=0.2 |
|
< | -|> | head_length=0.4,head_width=0.2 |
fancy | head_length=0.4,head_width=0.4,tail_width=0.4 |
|
simple | head_length=0.5,head_width=0.5,tail_width=0.2 |
|
wedge | tail_width=0.3,shrink_factor=0.5 |
一些箭头仅适用于生成二次样条线段的连接样式。 他们是fancy
,simple
,wedge
。 对于这些箭头样式,必须使用angle3
或arc3
连接样式。
如果提供了标注字符串,则patchA
默认设置为文本的bbox
补丁。
与text
命令一样,可以使用bbox
参数来绘制文本周围的框。
默认情况下,起点设置为文本范围的中心。 可以使用relpos
键值进行调整。 这些值根据文本的范围进行归一化。 例如,(0,0)
表示左下角,(1,1)
表示右上角。
将艺术家放置在轴域的锚定位置
有一类艺术家可以放置在轴域的锚定位置。 一个常见的例子是图例。 这种类型的艺术家可以使用OffsetBox
类创建。 mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists
中有几个预定义类。
from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredText
at = AnchoredText("Figure 1a",
prop=dict(size=8), frameon=True,
loc=2,
)
at.patch.set_boxstyle("round,pad=0.,rounding_size=0.2")
ax.add_artist(at)
loc
关键字与legend
命令中含义相同。
一个简单的应用是当艺术家(或艺术家的集合)的像素大小在创建时已知。 例如,如果要绘制一个固定大小为 20 像素 ×20 像素(半径为 10 像素)的圆,则可以使用AnchoredDrawingArea
。 实例使用绘图区域的大小创建(以像素为单位)。 用户可以在绘图区任意添加艺术家。 注意,添加到绘图区域的艺术家的范围与绘制区域本身的位置无关,只和初始大小有关。
from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredDrawingArea
ada = AnchoredDrawingArea(20, 20, 0, 0,
loc=1, pad=0., frameon=False)
p1 = Circle((10, 10), 10)
ada.drawing_area.add_artist(p1)
p2 = Circle((30, 10), 5, fc="r")
ada.drawing_area.add_artist(p2)
添加到绘图区域的艺术家不应该具有变换集(它们将被重写),并且那些艺术家的尺寸被解释为像素坐标,即,上述示例中的圆的半径分别是 10 像素和 5 像素。
有时,你想让你的艺术家按数据坐标(或其他坐标,而不是画布像素)缩放。 你可以使用AnchoredAuxTransformBox
类。 这类似于AnchoredDrawingArea
,除了艺术家的范围在绘制时由指定的变换确定。
from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredAuxTransformBox
box = AnchoredAuxTransformBox(ax.transData, loc=2)
el = Ellipse((0,0), width=0.1, height=0.4, angle=30) # in data coordinates!
box.drawing_area.add_artist(el)
上述示例中的椭圆具有在数据坐标中对应于 0.1 和 0.4 的宽度和高度,并且当轴域的视图限制改变时将自动缩放。
如图例所示,可以设置bbox_to_anchor
参数。 使用HPacker
和VPacker
,你可以像图例中一样排列艺术家(事实上,这是图例的创建方式)。
请注意,与图例不同,默认情况下,bbox_transform
设置为IdentityTransform
。
使用复杂坐标来标注
matplotlib 中的标注支持标注文本中描述的几种类型的坐标。 对于想要更多控制的高级用户,它支持几个其他选项。
Transform
实例,例如:ax.annotate("Test", xy=(0.5, 0.5), xycoords=ax.transAxes)
相当于:
ax.annotate("Test", xy=(0.5, 0.5), xycoords="axes fraction")
使用它,你可以在其他轴域内标注一个点:
ax1, ax2 = subplot(121), subplot(122) ax2.annotate("Test", xy=(0.5, 0.5), xycoords=ax1.transData, xytext=(0.5, 0.5), textcoords=ax2.transData, arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
Artist
实例。xy
值(或xytext
)被解释为艺术家的bbox
(get_window_extent
的返回值)的小数坐标。an1 = ax.annotate("Test 1", xy=(0.5, 0.5), xycoords="data", va="center", ha="center", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w")) an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(1, 0.5), xycoords=an1, # (1,0.5) of the an1's bbox xytext=(30,0), textcoords="offset points", va="center", ha="left", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"), arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
请注意,你的责任是在绘制
an2
之前确定坐标艺术家(上例中的an1
)的范围。 在大多数情况下,这意味着an2
需要晚于an1
。一个返回
BboxBase
或Transform
的实例的可调用对象。 如果返回一个变换,它与 1 相同,如果返回bbox
,它与 2 相同。可调用对象应该接受renderer
实例的单个参数。 例如,以下两个命令产生相同的结果:an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(1, 0.5), xycoords=an1, xytext=(30,0), textcoords="offset points") an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(1, 0.5), xycoords=an1.get_window_extent, xytext=(30,0), textcoords="offset points")
指定二元坐标的元组。 第一项用于
x
坐标,第二项用于y
坐标。 例如,annotate("Test", xy=(0.5, 1), xycoords=("data", "axes fraction"))
0.5 的单位是数据坐标,1 的单位是归一化轴域坐标。 你可以像使用元组一样使用艺术家或变换。 例如,
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(3,2)) ax=plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.7]) an1 = ax.annotate("Test 1", xy=(0.5, 0.5), xycoords="data", va="center", ha="center", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w")) an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(0.5, 1.), xycoords=an1, xytext=(0.5,1.1), textcoords=(an1, "axes fraction"), va="bottom", ha="center", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"), arrowprops=dict(arrowstyle="->")) plt.show()
有时,您希望您的注释带有一些“偏移点”,不是距离注释点,而是距离某些其他点。
OffsetFrom
是这种情况下的辅助类。import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(3,2)) ax=plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.7]) an1 = ax.annotate("Test 1", xy=(0.5, 0.5), xycoords="data", va="center", ha="center", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w")) from matplotlib.text import OffsetFrom offset_from = OffsetFrom(an1, (0.5, 0)) an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(0.1, 0.1), xycoords="data", xytext=(0, -10), textcoords=offset_from, # xytext is offset points from "xy=(0.5, 0), xycoords=an1" va="top", ha="center", bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"), arrowprops=dict(arrowstyle="->")) plt.show()
你可以参考这个链接:
pylab_examples example code: annotation_demo3.py.
。
使用ConnectorPatch
ConnectorPatch
类似于没有文本的标注。 虽然在大多数情况下建议使用标注函数,但是当您想在不同的轴上连接点时,ConnectorPatch
很有用。
from matplotlib.patches import ConnectionPatch
xy = (0.2, 0.2)
con = ConnectionPatch(xyA=xy, xyB=xy, coordsA="data", coordsB="data",
axesA=ax1, axesB=ax2)
ax2.add_artist(con)
上述代码连接了ax1
中数据坐标的xy
点,与ax2
中数据坐标的xy
点。这是个简单的例子。
虽然ConnectorPatch
实例可以添加到任何轴,但您可能需要将其添加到绘图顺序中最新的轴,以防止与其他轴重叠。
高级话题
轴域之间的缩放效果
mpl_toolkits.axes_grid.inset_locator
定义了一些补丁类,用于互连两个轴域。 理解代码需要一些 mpl 转换如何工作的知识。 但是,利用它的方式很直接。
定义自定义盒样式
你可以使用自定义盒样式,boxstyle
的值可以为如下形式的可调用对象:
def __call__(self, x0, y0, width, height, mutation_size,
aspect_ratio=1.):
"""
Given the location and size of the box, return the path of
the box around it.
- *x0*, *y0*, *width*, *height* : location and size of the box
- *mutation_size* : a reference scale for the mutation.
- *aspect_ratio* : aspect-ratio for the mutation.
"""
path = ...
return path
这里是个复杂的例子:
但是,推荐你从matplotlib.patches.BoxStyle._Base
派生,像这样:
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import BoxStyle
import matplotlib.pyplot as plt
# we may derive from matplotlib.patches.BoxStyle._Base class.
# You need to override transmute method in this case.
class MyStyle(BoxStyle._Base):
"""
A simple box.
"""
def __init__(self, pad=0.3):
"""
The arguments need to be floating numbers and need to have
default values.
*pad*
amount of padding
"""
self.pad = pad
super(MyStyle, self).__init__()
def transmute(self, x0, y0, width, height, mutation_size):
"""
Given the location and size of the box, return the path of
the box around it.
- *x0*, *y0*, *width*, *height* : location and size of the box
- *mutation_size* : a reference scale for the mutation.
Often, the *mutation_size* is the font size of the text.
You don't need to worry about the rotation as it is
automatically taken care of.
"""
# padding
pad = mutation_size * self.pad
# width and height with padding added.
width, height = width + 2.*pad, \
height + 2.*pad,
# boundary of the padded box
x0, y0 = x0-pad, y0-pad,
x1, y1 = x0+width, y0 + height
cp = [(x0, y0),
(x1, y0), (x1, y1), (x0, y1),
(x0-pad, (y0+y1)/2.), (x0, y0),
(x0, y0)]
com = [Path.MOVETO,
Path.LINETO, Path.LINETO, Path.LINETO,
Path.LINETO, Path.LINETO,
Path.CLOSEPOLY]
path = Path(cp, com)
return path
# register the custom style
BoxStyle._style_list["angled"] = MyStyle
plt.figure(1, figsize=(3,3))
ax = plt.subplot(111)
ax.text(0.5, 0.5, "Test", size=30, va="center", ha="center", rotation=30,
bbox=dict(boxstyle="angled,pad=0.5", alpha=0.2))
del BoxStyle._style_list["angled"]
plt.show()
与之类似,您可以定义一个自定义的ConnectionStyle
和一个自定义的ArrowStyle
。 请参阅lib/matplotlib/patches.py
的源代码,并查看每个样式类是如何定义的。