Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. Pyplot es una interfaz basada en estado para un módulo Matplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB.
función matplotlib.pyplot.annotate()
La función annotate() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para anotar el punto xy con texto s.
Sintaxis: angle_spectrum(x, Fs=2, Fc=0, window=mlab.window_hanning, pad_to=Ninguno, lados=’predeterminado’, **kwargs)
Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:
- s: Este parámetro es el texto de la anotación.
- xy: Este parámetro es el punto (x, y) a anotar.
- xytext: este parámetro es un parámetro opcional. Es la posición (x, y) para colocar el texto.
- xycoords: este parámetro también es un parámetro opcional y contiene el valor de string.
- textcoords: este parámetro contiene el valor de string. Sistema de coordenadas que se proporciona xytext, que puede ser diferente del sistema de coordenadas utilizado para xy
- arrowprops: este parámetro también es un parámetro opcional y contiene el tipo de dictamen. Su valor predeterminado es Ninguno.
- annotation_clip : este parámetro también es un parámetro opcional y contiene un valor booleano. Su valor predeterminado es Ninguno, que se comporta como Verdadero.
Devoluciones: este método devuelve la anotación.
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.pyplot.annotate() en matplotlib.pyplot:
Ejemplo 1:
# Implementation of matplotlib.pyplot.annotate()
# function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, geeeks = plt.subplots()
t = np.arange(0.0, 5.0, 0.001)
s = np.cos(3 * np.pi * t)
line = geeeks.plot(t, s, lw = 2)
# Annotation
geeeks.annotate('Local Max', xy =(3.3, 1),
xytext =(3, 1.8),
arrowprops = dict(facecolor ='green',
shrink = 0.05),)
geeeks.set_ylim(-2, 2)
# Plot the Annotation in the graph
plt.show()
Producción:
Ejemplo #2:
# Implementation of matplotlib.pyplot.annotate()
# function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 10, 0.005)
y = np.exp(-x / 3.) * np.sin(3 * np.pi * x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1, 1)
# Setting up the parameters
xdata, ydata = 5, 0
xdisplay, ydisplay = ax.transData.transform((xdata, ydata))
bbox = dict(boxstyle ="round", fc ="0.8")
arrowprops = dict(
arrowstyle = "->",
connectionstyle = "angle, angleA = 0, angleB = 90,\
rad = 10")
offset = 72
# Annotation
ax.annotate('data = (%.1f, %.1f)'%(xdata, ydata),
(xdata, ydata), xytext =(-2 * offset, offset),
textcoords ='offset points',
bbox = bbox, arrowprops = arrowprops)
disp = ax.annotate('display = (%.1f, %.1f)'%(xdisplay, ydisplay),
(xdisplay, ydisplay), xytext =(0.5 * offset, -offset),
xycoords ='figure pixels',
textcoords ='offset points',
bbox = bbox, arrowprops = arrowprops)
# To display the annotation
plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA