背景：

今天在用matplotlib模塊畫各城市2019-nCoV疫情確診人數(shù)和節(jié)前流入人口數(shù)的圖的時(shí)候遇到了要給圖中的點(diǎn)加上標(biāo)簽示意，原本圖長(zhǎng)這個(gè)樣子

現(xiàn)在要給各散點(diǎn)標(biāo)注是哪個(gè)哪個(gè)城市，即下面這種圖：

matplotlib模塊加標(biāo)簽主要有matplotlib.pyplot.text()和matplotlib.pyplot.annotate()兩個(gè)關(guān)鍵函數(shù)，后者適用范圍更廣，今天主要談一下前者matplotlib.pyplot.text()，簡(jiǎn)寫成plt.text() 。

準(zhǔn)備知識(shí)：

在此重點(diǎn)講一下plt.text()的用法和參數(shù)設(shè)置，plt.text()函數(shù)基本語(yǔ)法如下：

plt.text(x, y, s, fontsize, verticalalignment,horizontalalignment,rotation , **kwargs)

其中：

• x,y表示標(biāo)簽添加的位置，默認(rèn)是根據(jù)坐標(biāo)軸的數(shù)據(jù)來(lái)度量的，是絕對(duì)值，也就是說(shuō)圖中點(diǎn)所在位置的對(duì)應(yīng)的值，特別的，如果你要變換坐標(biāo)系的話，要用到transform=ax.transAxes參數(shù)。
• s表示標(biāo)簽的符號(hào)，字符串格式，比如你想加個(gè)“我愛(ài)三行科創(chuàng)”，更多的是你標(biāo)注跟數(shù)據(jù)有關(guān)的主體，你如實(shí)寫便是。
• fontsize顧名思義就是你加標(biāo)簽字體大小了，取整數(shù)。
• verticalalignment表示垂直對(duì)齊方式 ，可選 ‘center’ ，‘top’ ， ‘bottom’，‘baseline’ 等
• horizontalalignment表示水平對(duì)齊方式 ，可以填 ‘center’ ， ‘right’ ，‘left’ 等
• rotation表示標(biāo)簽的旋轉(zhuǎn)角度，以逆時(shí)針計(jì)算，取整
• 后面還有 family 用來(lái)設(shè)置字體，style 設(shè)置字體的風(fēng)格，weight 字體的粗細(xì), bbox 給字體添加框,如 bbox=dict(facecolor=‘red’, alpha=0.5) 等，各種風(fēng)格，應(yīng)有盡有，總有一款適合你。

實(shí)例操作：

講解玩關(guān)鍵函數(shù)類plt.text()的用法之后，我們要進(jìn)行實(shí)際操作。首先，我們用下面代碼把第一張圖畫出來(lái)

import pandas as pd #導(dǎo)入數(shù)據(jù)分析模塊
import matplotlib.pyplot as plt #導(dǎo)入繪圖模塊類
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #圖中文字體設(shè)置為黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #負(fù)值顯示
data=pd.read_excel(r"D:\城市租賃地圖\人流流動(dòng)與疫情發(fā)展\百度遷徙.xlsx") #讀取數(shù)據(jù)
city_name=data['city'] #城市名稱
people_flow=data['out_people']*100 #流出人口,單位百人
confirm=data['confirm(2.10)'] #確診人數(shù)

fig=plt.figure(figsize=(8,6)) #新建畫布
ax=plt.subplot(1,1,1) #子圖初始化
ax.scatter(people_flow,confirm) #繪制散點(diǎn)圖 ??
ax.set_title("人口流入-確診人數(shù)")
ax.set_xlabel("人口流入數(shù)（百人）")
ax.set_ylabel("確診人數(shù)")
plt.show()

然后再給第一個(gè)點(diǎn)加上標(biāo)簽，只需要添加一行代碼即可：

ax.text(430, 337, "北京", fontsize=12, color = "r", style = "italic", weight = "light", verticalalignment='center', horizontalalignment='right', rotation=90)

其中430, 337就是這個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)值，北京是這個(gè)點(diǎn)的主體，你可以不斷的去調(diào)后面的參數(shù)使其滿足你所需。

接著，我們要批量給圖中的點(diǎn)加上主體標(biāo)簽，使其看起來(lái)像第二張圖，需要用到循環(huán)語(yǔ)句來(lái)控制加標(biāo)簽的位置

for i in range(len(confirm)):
? ? ax.text(people_flow[i]*1.01, confirm[i]*1.01, city_name[i], fontsize=10, color = "r", style = "italic", weight = "light", verticalalignment='center', horizontalalignment='right',rotation=0) #給散點(diǎn)加標(biāo)簽

這里關(guān)鍵是里面偏移參數(shù)的設(shè)定，比如這里兩個(gè)偏移率都設(shè)置成1.01, 當(dāng)初想的是標(biāo)簽不要覆蓋原來(lái)的點(diǎn)，兩者最好不重合，看起來(lái)大方得體，你可以開(kāi)始的設(shè)置成1.0，觀察效果然后慢慢調(diào)節(jié)，舉個(gè)例子，如果是柱狀圖，且寬度適合的話，第一個(gè)偏移率設(shè)置成1.0，第二個(gè)設(shè)置成1.05左右，即稍微高出柱子多一丁點(diǎn)顯示柱子的標(biāo)簽。

完整代碼：

最后給出完整代碼，如果你不會(huì)寫代碼或者只要數(shù)據(jù)測(cè)試，百度遷徙.xlsx如下:

import pandas as pd #導(dǎo)入數(shù)據(jù)分析模塊
import matplotlib.pyplot as plt #導(dǎo)入繪圖模塊類
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #圖中文字體設(shè)置為黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #負(fù)值顯示
data=pd.read_excel(r"D:\城市租賃地圖\人流流動(dòng)與疫情發(fā)展\百度遷徙.xlsx") #讀取數(shù)據(jù)
city_name=data['city'] #城市名稱
people_flow=data['out_people']*100 #流出人口,單位百人
confirm=data['confirm(2.10)'] #確診人數(shù)

fig=plt.figure(figsize=(8,6)) #新建畫布
ax=plt.subplot(1,1,1) #子圖初始化
ax.scatter(people_flow,confirm) #繪制散點(diǎn)圖 ??
ax.set_title("人口流入-確診人數(shù)")
ax.set_xlabel("人口流入數(shù)（百人）")
ax.set_ylabel("確診人數(shù)")
#ax.text(430, 337, "北京", fontsize=12, color = "r", style = "italic", weight = "light", verticalalignment='center', horizontalalignment='right',rotation=90)
for i in range(len(confirm)):
? ? ax.text(people_flow[i]*1.01, confirm[i]*1.01, city_name[i],?
? ? ? ? ? ? fontsize=10, color = "r", style = "italic", weight = "light",
? ? ? ? ? ? verticalalignment='center', horizontalalignment='right',rotation=0) #給散點(diǎn)加標(biāo)簽
plt.show()

到此這篇關(guān)于python畫圖時(shí)給圖中的點(diǎn)加標(biāo)簽和plt.text的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python給圖中點(diǎn)加標(biāo)簽內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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