Matplotlib text() / annotate() 函数
Matplotlib 参考文档text() 在图表指定坐标处添加文本，annotate() 添加带箭头的标注，可精确指向数据点。
函数定义
text()
matplotlib.pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs) Axes.text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs)
annotate()
matplotlib.pyplot.annotate(text, xy, xytext=None, xycoords='data',
textcoords=None, arrowprops=None, annotation_clip=None, **kwargs)
Axes.annotate(text, xy, xytext=None, xycoords='data',
textcoords=None, arrowprops=None, annotation_clip=None, **kwargs)
参数说明
text() 参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| x, y | 文本位置坐标 |
| s | 要显示的文本字符串 |
| fontsize | 字体大小 |
| color | 文本颜色 |
| ha / horizontalalignment | 水平对齐：'center'、'right'、'left' |
| va / verticalalignment | 垂直对齐：'center'、'top'、'bottom'、'baseline' |
| rotation | 旋转角度（度数） |
| fontweight | 字重：'normal'、'bold'、'light' |
| bbox | 文本背景框属性，如 dict(facecolor='yellow', alpha=0.5) |
annotate() 特有参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| text | 标注文本内容 |
| xy | 被指向的目标点坐标 (x, y)（箭头尖端） |
| xytext | 文本放置位置坐标。默认 None（文本放在 xy 位置） |
| xycoords / textcoords | xy / xytext 的坐标系统：'data'、'axes fraction'、'figure fraction'、'offset points' 等 |
| arrowprops | 箭头属性字典，如 dict(arrowstyle='->', color='gray', lw=1.5) |
annotate 的核心价值在于 xy 和 xytext 可以分别指定坐标点和文本位置，并用箭头连接两者，这是 text() 做不到的。
arrowprops 常用箭形样式
| 样式 | 效果 |
|---|---|
| '->' | 实心三角箭头 |
| '-' | 无线条 |
| '<->' | 双向箭头 |
| '-[widthB=...,lengthB=...]' | 自定义矩形箭头 |
| 'fancy' | 优雅弯曲箭头 |
| 'simple' | 简单直线箭头 |
使用示例
示例 1：基本文本添加 (text)
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), layout='constrained')
ax.plot(x, y, 'steelblue', linewidth=2)
# 在峰值处添加文本标记
peak_idx = np.argmax(y)
ax.text(x[peak_idx], y[peak_idx] + 0.1,
f'Peak: ({x[peak_idx]:.2f}, {y[peak_idx]:.2f})',
fontsize=10, color='red',
ha='center', va='bottom',
fontweight='bold')
# 在谷值处添加文本 + 背景框
valley_idx = np.argmin(y)
ax.text(x[valley_idx], y[valley_idx] - 0.15,
f'Valley: ({x[valley_idx]:.2f}, {y[valley_idx]:.2f})',
fontsize=10, ha='center', va='top',
bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.3',
facecolor='yellow', alpha=0.7))
ax.set_title('text() - Adding Text at Specific Coordinates')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('sin(x)')
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), layout='constrained')
ax.plot(x, y, 'steelblue', linewidth=2)
# 在峰值处添加文本标记
peak_idx = np.argmax(y)
ax.text(x[peak_idx], y[peak_idx] + 0.1,
f'Peak: ({x[peak_idx]:.2f}, {y[peak_idx]:.2f})',
fontsize=10, color='red',
ha='center', va='bottom',
fontweight='bold')
# 在谷值处添加文本 + 背景框
valley_idx = np.argmin(y)
ax.text(x[valley_idx], y[valley_idx] - 0.15,
f'Valley: ({x[valley_idx]:.2f}, {y[valley_idx]:.2f})',
fontsize=10, ha='center', va='top',
bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.3',
facecolor='yellow', alpha=0.7))
ax.set_title('text() - Adding Text at Specific Coordinates')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('sin(x)')
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()
示例 2：箭头标注 (annotate)
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.exp(-x/3) * np.sin(2 * x) # 阻尼振动
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5), layout='constrained')
ax.plot(x, y, 'steelblue', linewidth=2, marker='o', markersize=4)
# 标注第一个峰值（箭头从文本指向数据点）
peak1_idx = np.argmax(y)
ax.annotate('1st Peak',
xy=(x[peak1_idx], y[peak1_idx]), # 箭头指向的点
xytext=(x[peak1_idx] + 1.5, y[peak1_idx] + 0.2), # 文本位置
arrowprops=dict(arrowstyle='->',
color='red', lw=1.5),
fontsize=11, color='red', fontweight='bold')
# 标注衰减区域
ax.annotate('Decay region',
xy=(.7, .3), xycoords='axes fraction', # 使用 axes 坐标
xytext=(0.5, 0.8), textcoords='axes fraction',
arrowprops=dict(arrowstyle='fancy',
color='green',
connectionstyle='arc3,rad=0.3'),
fontsize=11, color='green',
bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5))
ax.set_title('annotate() - Annotations with Arrows')
ax.set_xlabel('Time (s)')
ax.set_ylabel('Amplitude')
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.exp(-x/3) * np.sin(2 * x) # 阻尼振动
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5), layout='constrained')
ax.plot(x, y, 'steelblue', linewidth=2, marker='o', markersize=4)
# 标注第一个峰值（箭头从文本指向数据点）
peak1_idx = np.argmax(y)
ax.annotate('1st Peak',
xy=(x[peak1_idx], y[peak1_idx]), # 箭头指向的点
xytext=(x[peak1_idx] + 1.5, y[peak1_idx] + 0.2), # 文本位置
arrowprops=dict(arrowstyle='->',
color='red', lw=1.5),
fontsize=11, color='red', fontweight='bold')
# 标注衰减区域
ax.annotate('Decay region',
xy=(.7, .3), xycoords='axes fraction', # 使用 axes 坐标
xytext=(0.5, 0.8), textcoords='axes fraction',
arrowprops=dict(arrowstyle='fancy',
color='green',
connectionstyle='arc3,rad=0.3'),
fontsize=11, color='green',
bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5))
ax.set_title('annotate() - Annotations with Arrows')
ax.set_xlabel('Time (s)')
ax.set_ylabel('Amplitude')
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()
示例 3：公式标注与坐标系统
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 4*np.pi, 200)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5), layout='constrained')
ax.plot(x, y1, 'blue', label='sin(x)')
ax.plot(x, y2, 'red', label='cos(x)')
# 在图表固定位置用数学公式标注
ax.text(0.02, 0.95,
r'$f(x) = sin(x)$',
transform=ax.transAxes, # 使用 Axes 相对坐标 (0-1)
fontsize=14, color='blue',
verticalalignment='top',
bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='lightblue', alpha=0.5))
ax.text(0.02, 0.82,
r'$g(x) = cos(x)$',
transform=ax.transAxes,
fontsize=14, color='red',
verticalalignment='top',
bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='lightcoral', alpha=0.5))
ax.set_title(r'Math Formula with LaTeX: $sum_{i=1}^{n} x_i$')
ax.set_xlabel('x (radians)')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()
print("runoob: math annotation displayed")
import numpy as np
x = np.linspace(0, 4*np.pi, 200)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5), layout='constrained')
ax.plot(x, y1, 'blue', label='sin(x)')
ax.plot(x, y2, 'red', label='cos(x)')
# 在图表固定位置用数学公式标注
ax.text(0.02, 0.95,
r'$f(x) = sin(x)$',
transform=ax.transAxes, # 使用 Axes 相对坐标 (0-1)
fontsize=14, color='blue',
verticalalignment='top',
bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='lightblue', alpha=0.5))
ax.text(0.02, 0.82,
r'$g(x) = cos(x)$',
transform=ax.transAxes,
fontsize=14, color='red',
verticalalignment='top',
bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='lightcoral', alpha=0.5))
ax.set_title(r'Math Formula with LaTeX: $sum_{i=1}^{n} x_i$')
ax.set_xlabel('x (radians)')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()
print("runoob: math annotation displayed")
常见问题
text 和 annotate 有什么区别？
text() 仅在指定坐标放置文本，适合添加标签或说明。
annotate() 可以添加箭头连接文本和数据点，适合精确标注关键位置。
如何在文本中使用数学公式？
使用 LaTeX 语法：r'$alpha + beta$'。r 前缀表示原始字符串，$...$ 内的内容会被渲染为数学公式。
需要系统安装 LaTeX 或使用 Matplotlib 内置的 mathtext 渲染器。