Python中的 Matplotlib.pyplot.figtext()

Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库。它是一个基于 NumPy 数组构建的多平台数据可视化库，也旨在与 SciPy 堆栈一起使用。

Matplotlib.pyplot.figtext()

Figtext 用于在图形的任何位置向图形添加文本。您甚至可以在轴之外添加文本。它使用完整的图形作为坐标，其中左下角表示 (0, 0)，右上角表示 (1, 1)。图的中心是 (0.5, 0.5)。

句法：

matplotlib.pyplot.figtext(x, y, s, *args, **kwargs)

Parameter	Values	Use
x, y	Float	Position to place the text. It is by default in figure coordinates [0, 1]
s	String	Text String

示例 #1：演示 figtext 使用的示例示例。

# importing required modules 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
    
# values of x and y axes 
x = np.arange(0, 8, 0.1)
y = np.sin(x) 
plt.plot(x, y)
  
# pyplot.figtext(x, y, string)
plt.figtext(0, 0, "This is a sample example \
explaining figtext", fontsize = 10)
  
plt.xlabel('x') 
plt.ylabel('y') 
plt.show()

上面的示例将文本放置在给定字体大小的图形的左下角。

示例 #2：我们还可以通过调整 x 和 y 的值将文本放置在图中的相对位置。

# importing required modules 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
    
# values of x and y axes 
x = np.arange(0, 8, 0.1)
y = np.sin(x) 
plt.plot(x, y)
  
plt.figtext(0.55, 0.7,
            "Sin curve",
            horizontalalignment ="center", 
            verticalalignment ="center", 
            wrap = True, fontsize = 14, 
            color ="green")
  
plt.xlabel('x') 
plt.ylabel('y') 
plt.show()

对齐参数 - 水平对齐和垂直对齐将文本放置在中心，而 wrap 参数确保文本位于图形宽度内。 color 参数给出字体颜色。

示例#3：我们还可以使用 bbox 参数在文本周围添加一个边界框。

# importing required modules 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
    
# values of x and y axes 
x = np.arange(0, 8, 0.1)
y = np.exp(x) 
plt.plot(x, y)
  
# pyplot.figtext(x, y, string)
plt.figtext(0.55, 0.7, 
            "Exponential Curve",
            horizontalalignment ="center",
            wrap = True, fontsize = 10, 
            bbox ={'facecolor':'grey', 
                   'alpha':0.3, 'pad':5})
  
plt.xlabel('x') 
plt.ylabel('y') 
plt.show()

示例 #4：我们还可以使用 *args 和 **kwargs 将文本属性添加到我们的绘图中。 *args 和 **kwargs 用于将多个参数或关键字参数传递给函数。
注意：有关更多信息，请参阅文章： Python中的 *args 和 **kwargs

# importing required properties
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
x = np.linspace(0, 100, 501)
y = np.sin(x)
  
figtext_args = (0.5, 0,
                "figtext using args and kwargs")
  
figtext_kwargs = dict(horizontalalignment ="center", 
                      fontsize = 14, color ="green", 
                      style ="italic", wrap = True)
  
plt.plot(x, y) 
plt.figtext(*figtext_args, **figtext_kwargs)
plt.show()