Python数据可视化你真会吗？一文带你掌握图表如何添加注释

matplotlib库作为Python数据可视化的常用库，前几次已经和大家介绍了常用的11个函数，它们分别如下所示哦，希望大家以后能够记住并常用它们：

1.plot()函数：是用于显示变量的编号趋势哦

2.scatter()函数：是用于显示变量之间的关系哦

3.xlim()和ylim()函数：是用于显示x轴和y轴范围的函数哦

4.xlabel()和ylabel()函数：是用于显示x轴和y轴标签的函数哦

5.grid()函数：是用于显示图表的网格线的函数哦

6.axhline()和axvline()函数：是用于绘制平行于x轴和y轴的参考线哦

7.axvspan()和axhspan()函数：是用于绘制垂直于x轴和y轴的参考区域哦

下面呢，咱们再一起讨论几个重要的函数吧，今天咱们讨论的matplotlib库中的函数是用于给图表内容添加注释的哦，它们同样很重要！

好啦，咱们就开始聊聊吧！

用matplotlib库的annotate()函数给图表中的图形添加指示型注释哦

先说一下annotate()函数的语法格式哦，只有掌握了其语法格式，在使用时才不会出错哦！

matplotlib.annotate(string, xy=(np.pi/2, 1.0), xytext=((np.pi/2)+0.15, 1.5), weight=’bold’, color=’b’, arrowprops=dict(arrowstyle=’->’, connectionstyle=’arc3’, color=’b’))

是不是看到annotate()函数的参数很多有点懵呢，不要着急哦，下面咱们就来分析一下这些参数的含义吧！

参数string表示图形内容的注释内容哦；参数xy呢表示被注释图形内容的坐标位置哦；xytext参数则表示注释内容的位置表座哦；weight参数表示注释文本的字体风格哦（粗体或细体）；参数color大家都明白哦，代表注释文本的字体颜色哦；参数arrowprops表示被注释内容的箭头的属性字典哦。

好啦，说起来可能有些晦涩和枯燥，下面咱们还是举个“栗子”来加深对annotate()函数的了解吧：

上面方框中就是咱们所调用的annotate()函数哦，下面咱们就运行一下看看效果如何吧：

执行上面指令后，会显示如下图表哦，当然啦，你就会看到给图表所添加的箭头指向型注释信息哦：

好啦，上面就是关于annotate()函数的使用方法介绍哦，下面咱们就再介绍一个吧！

用matplotlib库的text()函数给图表添加图形内容的注释信息哦

先说一下哈，text()函数所添加的注释信息是非指向型的哦，也就是说它只是纯文本的注释，没有箭头哦，同样，咱们先说一下它的语法格式吧：

matplotlib.text(x, y, string, weight=’bold’, color=’r’)

为了让大家理解text()函数，咱们还是说一下各参数含义哦，参数x表示所添加的注释内容所在位置的x坐标哦，同理类推参数y就是注释内容的y坐标啦；参数string依然表示所添加的注释内容哦；参数weight表示注释内容的字体粗细风格哦；参数color当然是表示所添加注释内容的字体颜色啦！

好啦，咱们还是老习惯，举个“栗子”来熟悉一下喽：

上面方框中就是咱们所写的text()函数的调用哦，下面运行一下看看效果吧：

执行上面指令后，输出如下图表哦：

可以看到哦，图表中蓝色字体的“y=sin(x)”就是咱们所添加的注释内容哦！

用matplotlib库的title()函数给图表中的图形添加标题哦

还是先看一下title()函数的格式哦：

matplotlib.title(string)

其中参数string代表图形内容的标题内容哦！

好啦，下面还是举个“栗子”哦：

其中方框中就是咱们所调用的title()函数哦，下面运行一下看看效果啦：

运行以上指令，会显示如下图表哦，可以看到已经添加了标题的内容了哦：

好啦，希望大家能够记住这9个重要的函数哦，今天咱们就先聊到这吧，下次再见哦！

上面咱们举的三个“栗子”中，大家都能看到出现过一个“plt.legend()”的语句哦，这个语句是什么意思呢，下面咱们来分析一下哦。

用matplotlib库的legend()函数来显示图表中图形的文本标签哦

还是老习惯，看一下legend()函数的语法格式哦：

matplotlib.legend(loc=’best’)

上面参数loc表示location哦，代表标签所放置的位置哦，上面的loc=’best’是咱们举的示例，best的意思就是图形你自己看着办吧，放到合适的位置就行啦，其实呢，loc参数的赋值有很多哦，主要有best（最佳位置）、upper right（右上方）、upper left（左上方）、lower left（左下方）、lower right（右下方）、right（右方）、center left（中间左方）、center right（中间右方）、upper center（中上方）、center（中间位置）；对于这几个赋值，大家已经要熟记哦，以后在使用中可以根据自己所绘制图形的实际情况来防止图表的标签哦！

好啦，咱们还是举个“栗子”哦：

上面方框中所示的就是咱们所调用的legend()函数哦，下面运行一下看看效果吧！

运行上面执行，会显示如下图表效果哦：

好啦，到此为止，咱们已经把matplotlib库中用于绘制图表组成元素的函数全部介绍了哦，希望大家能够记住这几个常用的函数，这样在以后的Python数据可视化中就可以很快上手啦！好啦，今天咱们就聊到这吧，下次再见哦！

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