Matplotlib — популярная библиотека Python, используемая для создания 2D-графиков и визуализаций. Добавление текстовых аннотаций к графикам может предоставить важную информацию или улучшить их интерпретируемость. В этой статье мы рассмотрим различные методы добавления текста к графикам Matplotlib, особенно при использовании белого фона. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, что позволит вам легко реализовать их в своих проектах.

Методы добавления текста в графики Matplotlib:

Метод 1: использование функции plt.text()
Функция plt.text()в Matplotlib позволяет добавлять текст в указанные координаты на графике. Чтобы добавить текст на белом фоне, мы можем использовать параметр bbox. Вот пример:

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
ax.text(2, 3, 'Sample Text', color='black', bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='black'))
plt.show()

Метод 2: аннотирование с помощью ax.annotate()
Метод ax.annotate()— это еще один способ добавления текста к графикам Matplotlib. Мы можем указать цвет фона, используя параметр bbox. Вот пример:

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
ax.annotate('Sample Text', xy=(2, 3), xytext=(3, 3.5),
            arrowprops=dict(arrowstyle='->'),
            color='black', bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='black'))
plt.show()

Метод 3: создание блока аннотаций
В этом методе мы создаем отдельный блок аннотаций и добавляем его на график. Мы можем соответствующим образом настроить цвет фона окна. Вот пример:

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
text_box = ax.text(2, 3, 'Sample Text', color='black',
                   bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='black', boxstyle='round'))
text_box.set_boxstyle('round,pad=0.5')
plt.show()

Метод 4: использование ax.text()с параметром transform
Функция ax.text()Matplotlib также позволяет нам указать 13, определяющий систему координат текста. Используя преобразование ax.transAxes, мы можем расположить текст относительно осей независимо от координат данных. Вот пример:

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
ax.text(0.5, 0.5, 'Sample Text', color='black', bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='black'),
        transform=ax.transAxes)
plt.show()