4.10Python数据处理篇之Matplotlib系列(十)---文本的显示

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• 前言
• （一）中文显示
  • 1.全局的设置
    • （1）说明：
    • （2）源代码
    • （3）输出效果
  • 2.局部的设置
    • （1）说明：
    • （2）源代码
    • （3）输出效果
• （二）文本显示
  • （1）说明：
  • （2）源代码
  • （3）输出效果
  • 作者：Mark
  • 日期：2019/02/06 周三

前言

今天我们来学习一下文本的显示

（一）中文显示

1.全局的设置

（1）说明：

在matplotlib目前的绘图文字显示时，是不支持中文的，我们想输出中文，需要设置一下。

matplotlib.rcParams['属性'] = '属性值' ，可以修改全局字体

字体属性 'font.family'
黑体	'SimHei'
楷体	'Kaiti'
隶书	'LiSu'
仿宋	'FangSong'
幼圆	'YouYuan'
华文宋体	'STSong'
字体格式 'font.style'
正常	'normal'
斜体	'italic'
字体的大小'font.size'
字号
大号	large
大小号	x-small

（2）源代码

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

# 将全局的字体设置为黑体
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'

y = [3, 1, 4, 5, 2]
plt.plot(y)
plt.ylabel("纵轴的值")
plt.xlabel("横轴的值")

# 自动保存图片
plt.savefig("test", dpi=600)
plt.show()

（3）输出效果

2.局部的设置

（1）说明：

为了不影响全局的字体，我们可以选择在局部改变字体。

在需要输入中文的地方，输入一下参数

字体	fontproperties="SimHei"
字号	fontsize=20
颜色	color="green"

（2）源代码

import matplotlib.pyplot as plt

y = [3, 1, 4, 5, 2]
plt.plot(y)
# 改变局部变量
plt.ylabel("纵轴的值", fontproperties="SimHei", fontsize=20)
plt.xlabel("横轴的值", fontproperties="SimHei", fontsize=20, color="green")
plt.savefig("test", dpi=600)
plt.show()

（3）输出效果

（二）文本显示

（1）说明：

x轴标签	plt.xlabel("string")
y轴标签	plt.ylabel("string")
整体的标签	plt.titile("string")
任意的位置	plt.text(x, y, "string")
带箭头	plt.annotate(s, xy=(x, y), xytext=(x, y),arrowprops)
$$	数学公式

带箭头的参数：

s : "string"

xy: 箭头的坐标

xytext: 文字的坐标

arrowprops: 箭头的属性，字典类型

arrowprops=dict(facecolor="red", shrink=0.1, width=2)

facecolor：箭头颜色

shrink:箭头的长度（两坐标距离的比例，0~1）

width:箭头的宽度

（2）源代码

import matplotlib.pyplot as plt

y = [3, 1, 4, 5, 2]
plt.plot(y)

# x , y 轴标签
plt.ylabel("纵轴的值", fontproperties="SimHei", fontsize=20)
plt.xlabel("横轴的值", fontproperties="SimHei", fontsize=20, color="green")

# 整体的标签
plt.title(r"整体的标签 $x^{2y +3}$", fontproperties="SimHei", fontsize=30)

# 显示网格
plt.grid(True)

# 再坐标为（1，3）处输出文字
plt.text(1, 3, r"$\mu=100$")

# 有箭头的文字
plt.annotate(r"$\sum_1^nx$", xy=(3, 3), xytext=(3, 4.5),
             arrowprops=dict(facecolor="red", shrink=0.1, width=2))

# 设置坐标轴 x(0, 4) y(0, 6)
plt.axis([0, 4, 0, 6])
plt.show()

（3）输出效果

作者：Mark

日期：2019/02/06 周三