创建一个优秀的可视化图表的关键在于引导读者，让他们能理解图表所讲述的故事。在一些情况下，这个故事可以通过纯图像的方式表达，不需要额外添加文字，但是在另外一些情况中，图表需要文字的提示和标签才能将故事讲好。也许标注最基本的类型就是图表的标签和标题，但是其中的选项参数却有很多。让我们在本节中使用一些数据来创建可视化图表并标注这些图表来表达这些有趣的信息。首先还是需要将要用到的模块和包导入Pycharm：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np
import pandas as pd
例子：节假日对美国出生率的影响
本例中的数据可以在 https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv 下载。
我们先按照前面的方式进行同样的数据清洗程序，然后以图表展示这个结果：
births = pd.read_csv(r'D:\python\Github学习材料\Python数据科学手册\data\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 =<i>本文来源gaodai$ma#com搞$$代**码)网@</i> 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);
当我们绘制了这样的图表来表达数据时，如果我们能对一些图表的特性作出标注来吸引读者的注意力通常是非常有帮助的。这可以通过调用plt.text或ax.text函数来实现，它们可以在某个特定的 x，y 轴位置输出一段文字：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
births_by_date.plot(ax=ax)
# 在折线的特殊位置标注文字
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)
# 设置标题和y轴标签
ax.set(title='USA births by day of year (1969-1988)',
ylabel='average daily births')
# 设置x轴标签月份居中
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.text方法接收 x 位置、y 位置、一个字符串和额外可选的关键字参数可以用来设置颜色、大小、样式、对齐等文本格式。上面我们使用了ha=’right’和ha=’center’，这里的ha是*hirizonal alignment（水平对齐）*的缩写。要查阅更多的可用参数，请查看plt.text()和mpl.text.Text()的文档字符串内容。
转换和文本位置
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转载请注明原文链接：python Matplotlib基础–如何添加文本和标注
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