Matplotlib 文本位置及使用方法

Matplotlib是Python中常用的数据可视化工具，也是众多数据科学家、数据分析师的首选之一。在进行数据可视化时，合理的文本位置尤为重要，或者需要在图表中添加额外的文本信息。本文将介绍Matplotlib中如何精确地调整文本位置，以及常用的文本使用方法。

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suptitle

suptitle是Matplotlib中常用的添加图表标题的方法。其用法为：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40])
fig.suptitle('This is a title')
plt.show()

但是，有时候我们想将标题置于图表内部，而不是外部。这时候我们可以利用set_position()方法进行位置调整。比如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40])
title = fig.suptitle('This is a title')
title.set_position([.5, 1.05])
plt.show()

注意，这里的位置值都是针对图表的尺寸进行规范化的。上面的代码中，标题的位置为[.5, 1.05]，这意味着x轴方向上的位置为图表宽度的50%，y轴方向上的位置则在图表顶部。

text

text是Matplotlib中最常用的添加文本的方法。其语法为：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40])
ax.text(1, 20, 'First Point', fontsize=12)
ax.text(2.5, 30, 'Second Point', fontsize=12)
plt.show()

注意：其中的位置都是针对坐标系的坐标值，不是规范化的位置。上面的代码中，text()方法被用来在图表上添加一些标注信息，比如”First Point”和”Second Point”。该方法还接受其他参数，比如字体大小，颜色等。

有时候我们还需要在文本周围添加一些背景色，以增加可读性。这时候我们可以使用一个输入参数bbox来设定背景框。在Seaborn中，该参数还有一种扩展形式，称为facecolor，它能够自定义背景色的色彩，而不是默认的白色。比如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40])
ax.text(1, 20, 'First Point', fontsize=12,
        bbox=dict(facecolor='yellow', alpha=0.5))
ax.text(2.5, 30, 'Second Point', fontsize=12,
        bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5))
plt.show()

这里我们分别在两点附近添加了一些信息，并将其背景框设为不同的颜色和透明度。

legend

legend是Matplotlib中用来添加图例的方法。它可以在轴的一角上显示各个线条或者点的标记，并且帮助人们更好地理解图表中的内容。通常，我们需要为每个数据系列指定一个标签，然后将这些标签传递给legend()方法。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40], label='Series 1')
ax.plot([1, 2, 3, 4], [15, 25, 35, 45], label='Series 2')
ax.plot([1, 2, 3, 4], [5, 15, 25, 35], label='Series 3')
ax.legend()
plt.show()

可以看到，此时图例默认是在图表的右上角。但是，如果我们需要将它移动到别的位置，也可以使用legend()方法的loc参数来调整。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40], label='Series 1')
ax.plot([1, 2, 3, 4], [15, 25, 35, 45], label='Series 2')
ax.plot([1, 2, 3, 4], [5, 15, 25, 35], label='Series 3')
ax.legend(loc='lower left')
plt.show()

在这里，我们将图例放在了左下角。

annotate

annotate是Matplotlib中用来添加注释的方法。它能够在图表内部或者外部添加一些描述信息文本，并且可以使用箭头或者其他标记来指示所描述的位置。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40])
ax.annotate('Max Value', xy=(4, 40), xytext=(3, 35),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.show()