Python之Matplotlib文字与注释的使用方法

脚本专栏 2024/11/2 佚名

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可视化对于大家来说确实是有关的，因为确实是直观的，每一组大数据如果可以用可视化进行展示的话可以让大家豁然开朗。但在另外一些场景中，辅之以少量的文字提示（textual cue）和标签是必不可少的。虽然最基本的注释（annotation）类型可能只是坐标轴标题与图标题，但注释可远远不止这些。让我们可视化一些数据，看看如何通过添加注释来更恰当地表达信息。

首先导入画图需要用到的一些函数：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np
import pandas as pd

1　案例：节假日对美国出生率的影响

数据可以在 https://github.com/jakevdp/data-CDCbirths 下载，数据类型如下：

用清洗方法处理数据，然后画出结果。

日均出生人数统计图

births = pd.read_csv('births.csv')
quartiles = np.percentile(births['births'], [25, 50, 75])
mu, sig = quartiles[1], 0.74 * (quartiles[2] - quartiles[0])
births = births.query('(births > @mu - 5 * @sig) & (births < @mu + 5 * @sig)')
births['day'] = births['day'].astype(int)
births.index = pd.to_datetime(10000 * births.year + 100 * births.month + births.day, format='%Y%m%d')
births_by_date = births.pivot_table('births', [births.index.month, births.index.day])
births_by_date.index = [pd.datetime(2012, month, day) for (month, day) in births_by_date.index]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
births_by_date.plot(ax=ax);

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np
import pandas as pd
births = pd.read_csv('C:\\Users\\Y\\Desktop\\data-CDCbirths-master\\births.csv')
quartiles = np.percentile(births['births'], [25, 50, 75])
mu, sig = quartiles[1], 0.74 * (quartiles[2] - quartiles[0])
births = births.query('(births > @mu - 5 * @sig) & (births < @mu + 5 * @sig)')
births['day'] = births['day'].astype(int)
births.index = pd.to_datetime(10000 * births.year + 100 * births.month + births.day, format='%Y%m%d')
births_by_date = births.pivot_table('births', [births.index.month, births.index.day])
births_by_date.index = [pd.datetime(2012, month, day) for (month, day) in births_by_date.index]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
births_by_date.plot(ax=ax);
plt.show()

为日均出生人数统计图添加注释

在用这样的图表达观点时，如果可以在图中增加一些注释，就更能吸引读者的注意了。可以通过 plt.text / ax.text 命令手动添加注释，它们可以在具体的 x / y 坐标点上放上文字

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
births_by_date.plot(ax=ax)
# 在图上增加文字标签
style = dict(size=10, color='gray')
ax.text('2012-1-1', 3950, "New Year's Day", **style)
ax.text('2012-7-4', 4250, "Independence Day", ha='center', **style)
ax.text('2012-9-4', 4850, "Labor Day", ha='center', **style)
ax.text('2012-10-31', 4600, "Halloween", ha='right', **style)
ax.text('2012-11-25', 4450, "Thanksgiving", ha='center', **style)
ax.text('2012-12-25', 3850, "Christmas ", ha='right', **style)
# 设置坐标轴标题
ax.set(title='USA births by day of year (1969-1988)',
ylabel='average daily births')
# 设置x轴刻度值，让月份居中显示
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.dates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.dates.MonthLocator(bymonthday=15))
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter())
ax.xaxis.set_minor_formatter(mpl.dates.DateFormatter('%h'));

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np
import pandas as pd
births = pd.read_csv('C:\\Users\\Y\\Desktop\\data-CDCbirths-master\\births.csv')
quartiles = np.percentile(births['births'], [25, 50, 75])
mu, sig = quartiles[1], 0.74 * (quartiles[2] - quartiles[0])
births = births.query('(births > @mu - 5 * @sig) & (births < @mu + 5 * @sig)')
births['day'] = births['day'].astype(int)
births.index = pd.to_datetime(10000 * births.year + 100 * births.month + births.day, format='%Y%m%d')
births_by_date = births.pivot_table('births', [births.index.month, births.index.day])
births_by_date.index = [pd.datetime(2012, month, day) for (month, day) in births_by_date.index]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
births_by_date.plot(ax=ax)
# 在图上增加文字标签
style = dict(size=10, color='gray')
ax.text('2012-1-1', 3950, "New Year's Day", **style)
ax.text('2012-7-4', 4250, "Independence Day", ha='center', **style)
ax.text('2012-9-4', 4850, "Labor Day", ha='center', **style)
ax.text('2012-10-31', 4600, "Halloween", ha='right', **style)
ax.text('2012-11-25', 4450, "Thanksgiving", ha='center', **style)
ax.text('2012-12-25', 3850, "Christmas ", ha='right', **style)
# 设置坐标轴标题
ax.set(title='USA births by day of year (1969-1988)',
ylabel='average daily births')
# 设置x轴刻度值，让月份居中显示
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.dates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.dates.MonthLocator(bymonthday=15))
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter())
ax.xaxis.set_minor_formatter(mpl.dates.DateFormatter('%h'));
plt.show()

ax.text 方法需要一个 x 轴坐标、一个 y 轴坐标、一个字符串和一些可选参数，比如文字的颜色、字号、风格、对齐方式以及其他文字属性。这里用了 ha='right' 与 ha='center' ，ha 是水平对齐方式（horizonal alignment）的缩写。关于配置参数的更多信息，请参考plt.text() 与 mpl.text.Text() 的程序文档。

2　坐标变换与文字位置

前面的示例将文字放在了目标数据的位置上。但有时候可能需要将文字放在与数据无关的位置上，比如坐标轴或者图形中。在 Matplotlib 中，我们通过调整坐标变换（transform）来实现。

任何图形显示框架都需要一些变换坐标系的机制。例如，当一个位于 (x, y) = (1, 1) 位置的点需要以某种方式显示在图上特定的位置时，就需要用屏幕的像素来表示。用数学方法处理这种坐标系变换很简单，Matplotlib 有一组非常棒的工具可以实现类似功能（这些工具位于 matplotlib.transforms 子模块中）。

虽然一般用户并不需要关心这些变换的细节，但是了解这些知识对在图上放置文字大有帮助。一共有三种解决这类问题的预定义变换方式。

ax.transData 以数据为基准的坐标变换。
ax.transAxes 以坐标轴为基准的坐标变换（以坐标轴维度为单位）。
fig.transFigure 以图形为基准的坐标变换（以图形维度为单位）。

默认情况下，上面的文字在各自的坐标系中都是左对齐的。这三个字符串开头的 . 字符基本就是对应的坐标位置。
transData 坐标用 x 轴与 y 轴的标签作为数据坐标。
transAxes 坐标以坐标轴（图中白色矩形）左下角的位置为原点，按坐标轴尺寸的比例呈现坐标。
transFigure 坐标与之类似，不过是以图形（图中灰色矩形）左下角的位置为原点，按图形尺寸的比例呈现坐标。

对比 Matplotlib 的三种坐标系（1）

下面举一个例子，用三种变换方式将文字画在不同的位置:

fig, ax = plt.subplots(facecolor='lightgray')
ax.axis([0, 10, 0, 10])
# 虽然transform=ax.transData是默认值，但还是设置一下
ax.text(1, 5, ". Data: (1, 5)", transform=ax.transData)
ax.text(0.5, 0.1, ". Axes: (0.5, 0.1)", transform=ax.transAxes)
ax.text(0.2, 0.2, ". Figure: (0.2, 0.2)", transform=fig.transFigure);

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np
import pandas as pd
births = pd.read_csv('C:\\Users\\Y\\Desktop\\data-CDCbirths-master\\births.csv')
quartiles = np.percentile(births['births'], [25, 50, 75])
mu, sig = quartiles[1], 0.74 * (quartiles[2] - quartiles[0])
births = births.query('(births > @mu - 5 * @sig) & (births < @mu + 5 * @sig)')
births['day'] = births['day'].astype(int)
births.index = pd.to_datetime(10000 * births.year + 100 * births.month + births.day, format='%Y%m%d')
births_by_date = births.pivot_table('births', [births.index.month, births.index.day])
births_by_date.index = [pd.datetime(2012, month, day) for (month, day) in births_by_date.index]
fig, ax = plt.subplots(facecolor='lightgray')
ax.axis([0, 10, 0, 10])
# 虽然transform=ax.transData是默认值，但还是设置一下
ax.text(1, 5, ". Data: (1, 5)", transform=ax.transData)
ax.text(0.5, 0.1, ". Axes: (0.5, 0.1)", transform=ax.transAxes)
ax.text(0.2, 0.2, ". Figure: (0.2, 0.2)", transform=fig.transFigure);
plt.show()

对比 Matplotlib 的三种坐标系（2）

需要注意的是，假如你改变了坐标轴上下限，那么只有 transData 坐标会受影响，其他坐标系都不变

ax.set_xlim(0, 2)
ax.set_ylim(-6, 6)
fig

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np
import pandas as pd
births = pd.read_csv('C:\\Users\\Y\\Desktop\\data-CDCbirths-master\\births.csv')
quartiles = np.percentile(births['births'], [25, 50, 75])
mu, sig = quartiles[1], 0.74 * (quartiles[2] - quartiles[0])
births = births.query('(births > @mu - 5 * @sig) & (births < @mu + 5 * @sig)')
births['day'] = births['day'].astype(int)
births.index = pd.to_datetime(10000 * births.year + 100 * births.month + births.day, format='%Y%m%d')
births_by_date = births.pivot_table('births', [births.index.month, births.index.day])
births_by_date.index = [pd.datetime(2012, month, day) for (month, day) in births_by_date.index]
fig, ax = plt.subplots(facecolor='lightgray')
ax.axis([0, 10, 0, 10])
# 虽然transform=ax.transData是默认值，但还是设置一下
ax.text(1, 5, ". Data: (1, 5)", transform=ax.transData)
ax.text(0.5, 0.1, ". Axes: (0.5, 0.1)", transform=ax.transAxes)
ax.text(0.2, 0.2, ". Figure: (0.2, 0.2)", transform=fig.transFigure);
ax.set_xlim(0, 2)
ax.set_ylim(-6, 6)
fig
plt.show()

如果你改变了坐标轴上下限，那么就可以更清晰地看到刚刚所说的变化。

3　箭头与注释

除了刻度线和文字，简单的箭头也是一种有用的注释标签。

在 Matplotlib 里面画箭头通常比你想象的要困难。虽然有一个 plt.arrow() 函数可以实现这个功能，但是我不推荐使用它，因为它创建出的箭头是 SVG 向量图对象，会随着图形分辨率的变化而改变，最终的结果可能完全不是用户想要的。我要推荐的是 plt.annotate()函数。这个函数既可以创建文字，也可以创建箭头，而且它创建的箭头能够进行非常灵活的配置。

图形注释

下面用 annotate 的一些配置选项来演示

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 20, 1000)
ax.plot(x, np.cos(x))
ax.axis('equal')
ax.annotate('local maximum', xy=(6.28, 1), xytext=(10, 4),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
ax.annotate('local minimum', xy=(5 * np.pi, -1), xytext=(2, -6),arrowprops=dict(arrowstyle="->",
connectionstyle="angle3,angleA=0,angleB=-90"));

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np
import pandas as pd
births = pd.read_csv('C:\\Users\\Y\\Desktop\\data-CDCbirths-master\\births.csv')
quartiles = np.percentile(births['births'], [25, 50, 75])
mu, sig = quartiles[1], 0.74 * (quartiles[2] - quartiles[0])
births = births.query('(births > @mu - 5 * @sig) & (births < @mu + 5 * @sig)')
births['day'] = births['day'].astype(int)
births.index = pd.to_datetime(10000 * births.year + 100 * births.month + births.day, format='%Y%m%d')
births_by_date = births.pivot_table('births', [births.index.month, births.index.day])
births_by_date.index = [pd.datetime(2012, month, day) for (month, day) in births_by_date.index]

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 20, 1000)
ax.plot(x, np.cos(x))
ax.axis('equal')
ax.annotate('local maximum', xy=(6.28, 1), xytext=(10, 4),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
ax.annotate('local minimum', xy=(5 * np.pi, -1), xytext=(2, -6),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="angle3,angleA=0,angleB=-90"));

plt.show()

箭头的风格是通过 arrowprops 字典控制的，里面有许多可用的选项。由于这些选项在Matplotlib 的官方文档中都有非常详细的介绍，我就不再赘述，仅做一点儿功能演示。

带注释的日均出生人数

让我们用前面的美国出生人数图来演示一些箭头注释

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
births_by_date.plot(ax=ax)
# 在图上增加箭头标签
ax.annotate("New Year's Day", xy=('2012-1-1', 4100), xycoords='data',xytext=(50, -30), textcoords='offset points',arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=-0.2"))
ax.annotate("Independence Day", xy=('2012-7-4', 4250),xycoords='data',bbox=dict(boxstyle="round", fc="none", ec="gray"),xytext=(10, -40), textcoords='offset points', ha='center', arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
ax.annotate('Labor Day', xy=('2012-9-4', 4850), xycoords='data', ha='center', xytext=(0, -20), textcoords='offset points')
ax.annotate('', xy=('2012-9-1', 4850), xytext=('2012-9-7', 4850), xycoords='data', textcoords='data', arrowprops={'arrowstyle': '|-|,widthA=0.2,widthB=0.2', })
ax.annotate('Halloween', xy=('2012-10-31', 4600), xycoords='data', xytext=(-80, -40), textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle="fancy", fc="0.6", ec="none", connectionstyle="angle3,angleA=0,angleB=-90"))
ax.annotate('Thanksgiving', xy=('2012-11-25', 4500), xycoords='data', xytext=(-120, -60), textcoords='offset points', bbox=dict(boxstyle="round4,pad=.5", fc="0.9"), arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="angle,angleA=0,angleB=80,rad=20"))
ax.annotate('Christmas', xy=('2012-12-25', 3850), xycoords='data', xytext=(-30, 0), textcoords='offset points', size=13, ha='right', va="center", bbox=dict(boxstyle="round", alpha=0.1), arrowprops=dict(arrowstyle="wedge,tail_width=0.5", alpha=0.1));
# 设置坐标轴标题
ax.set(title='USA births by day of year (1969-1988)', ylabel='average daily births')
# 设置x轴刻度值，让月份居中显示
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.dates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.dates.MonthLocator(bymonthday=15))
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter())
ax.xaxis.set_minor_formatter(mpl.dates.DateFormatter('%h'));
ax.set_ylim(3600, 5400);

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np
import pandas as pd
births = pd.read_csv('C:\\Users\\Y\\Desktop\\data-CDCbirths-master\\births.csv')
quartiles = np.percentile(births['births'], [25, 50, 75])
mu, sig = quartiles[1], 0.74 * (quartiles[2] - quartiles[0])
births = births.query('(births > @mu - 5 * @sig) & (births < @mu + 5 * @sig)')
births['day'] = births['day'].astype(int)
births.index = pd.to_datetime(10000 * births.year + 100 * births.month + births.day, format='%Y%m%d')
births_by_date = births.pivot_table('births', [births.index.month, births.index.day])
births_by_date.index = [pd.datetime(2012, month, day) for (month, day) in births_by_date.index]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
births_by_date.plot(ax=ax)
# 在图上增加箭头标签
ax.annotate("New Year's Day", xy=('2012-1-1', 4100), xycoords='data',
			xytext=(50, -30), textcoords='offset points',
			arrowprops=dict(arrowstyle="->",
			connectionstyle="arc3,rad=-0.2"))
ax.annotate("Independence Day", xy=('2012-7-4', 4250), 	xycoords='data',
			bbox=dict(boxstyle="round", fc="none", ec="gray"),
			xytext=(10, -40), textcoords='offset points', ha='center',
			arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
ax.annotate('Labor Day', xy=('2012-9-4', 4850), xycoords='data', 		ha='center',
			xytext=(0, -20), textcoords='offset points')
			ax.annotate('', xy=('2012-9-1', 4850), xytext=('2012-9-7', 4850),
			xycoords='data', textcoords='data',
			arrowprops={'arrowstyle': '|-|,widthA=0.2,widthB=0.2', })
ax.annotate('Halloween', xy=('2012-10-31', 4600), xycoords='data',
			xytext=(-80, -40), textcoords='offset points',
			arrowprops=dict(arrowstyle="fancy",
			fc="0.6", ec="none",
			connectionstyle="angle3,angleA=0,angleB=-90"))
ax.annotate('Thanksgiving', xy=('2012-11-25', 4500), xycoords='data',
			xytext=(-120, -60), textcoords='offset points',
			bbox=dict(boxstyle="round4,pad=.5", fc="0.9"),
			arrowprops=dict(arrowstyle="->",
			connectionstyle="angle,angleA=0,angleB=80,rad=20"))
ax.annotate('Christmas', xy=('2012-12-25', 3850), xycoords='data',xytext=(-30, 0), textcoords='offset points',size=13, 		ha='right', va="center",bbox=dict(boxstyle="round", 		alpha=0.1),arrowprops=dict(arrowstyle="wedge,tail_width=0.5", 	alpha=0.1));
# 设置坐标轴标题
ax.set(title='USA births by day of year (1969-1988)',ylabel='average daily births')
# 设置x轴刻度值，让月份居中显示
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.dates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(mpl.dates.MonthLocator(bymonthday=15))
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.NullFormatter())
ax.xaxis.set_minor_formatter(mpl.dates.DateFormatter('%h'));
ax.set_ylim(3600, 5400);

plt.show()

你可能已经注意到了，箭头和文本框的配置功能非常细致，这样你就可以创建自己想要的箭头风格了。不过，功能太过细致往往也就意味着操作起来比较复杂，如果真要做一个产品级的图形，可能得耗费大量的时间。最后我想说一句，前面适用的混合风格并不是数据可视化的最佳实践，仅仅是为演示一些功能而已。

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