更新：用户cphyc为这个答案中的代码创建了一个 Github 存储库（参见此处），并将代码捆绑到一个可以使用pip install matplotlib-label-lines.
美丽的照片：
标记等高线图matplotlib非常容易（自动或通过单击鼠标手动放置标签）。（还）似乎没有任何等效的能力来以这种方式标记数据系列！不包括我缺少的这个功能可能有一些语义上的原因。
无论如何，我已经编写了以下模块，该模块允许半自动绘图标签。它只需要标准库中numpy的几个函数。math
描述
该labelLines函数的默认行为是沿x轴均匀分布标签（当然会自动放置在正确的y-value 处）。如果你愿意，你可以只传递每个标签的 x 坐标数组。您甚至可以调整一个标签的位置（如右下图所示），如果您愿意，可以将其余标签均匀地隔开。
此外，该label_lines函数不考虑在plot命令中没有分配标签的行（或者更准确地说，如果标签包含'_line'）。
传递给labelLines或labelLine传递给text函数调用的关键字参数（如果调用代码选择不指定，则设置一些关键字参数）。
问题
- 注释边界框有时会不希望地干扰其他曲线。如左上图中的
1和注释所示。10我什至不确定这是否可以避免。
y有时最好指定一个位置。- 在正确的位置获取注释仍然是一个迭代过程
- 它仅在
x-axis 值为floats时有效
陷阱
- 默认情况下，该
labelLines函数假定所有数据系列跨越由轴限制指定的范围。看看漂亮图片左上角的蓝色曲线。x如果该范围内只有可用的数据0.5-1那么我们不可能在所需位置放置标签（略小于0.2）。请参阅此问题以获取特别讨厌的示例。目前，代码不能智能地识别这种情况并重新排列标签，但是有一个合理的解决方法。labelLines 函数接受xvals参数；用户指定的值列表，x而不是宽度上的默认线性分布。所以用户可以决定哪个x- 用于每个数据系列的标签放置的值。
此外，我相信这是完成将标签与它们所在的曲线对齐的奖励目标的第一个答案。:)
label_lines.py：
from math import atan2,degrees
import numpy as np
#Label line with line2D label data
def labelLine(line,x,label=None,align=True,**kwargs):
ax = line.axes
xdata = line.get_xdata()
ydata = line.get_ydata()
if (x < xdata[0]) or (x > xdata[-1]):
print('x label location is outside data range!')
return
#Find corresponding y co-ordinate and angle of the line
ip = 1
for i in range(len(xdata)):
if x < xdata[i]:
ip = i
break
y = ydata[ip-1] + (ydata[ip]-ydata[ip-1])*(x-xdata[ip-1])/(xdata[ip]-xdata[ip-1])
if not label:
label = line.get_label()
if align:
#Compute the slope
dx = xdata[ip] - xdata[ip-1]
dy = ydata[ip] - ydata[ip-1]
ang = degrees(atan2(dy,dx))
#Transform to screen co-ordinates
pt = np.array([x,y]).reshape((1,2))
trans_angle = ax.transData.transform_angles(np.array((ang,)),pt)[0]
else:
trans_angle = 0
#Set a bunch of keyword arguments
if 'color' not in kwargs:
kwargs['color'] = line.get_color()
if ('horizontalalignment' not in kwargs) and ('ha' not in kwargs):
kwargs['ha'] = 'center'
if ('verticalalignment' not in kwargs) and ('va' not in kwargs):
kwargs['va'] = 'center'
if 'backgroundcolor' not in kwargs:
kwargs['backgroundcolor'] = ax.get_facecolor()
if 'clip_on' not in kwargs:
kwargs['clip_on'] = True
if 'zorder' not in kwargs:
kwargs['zorder'] = 2.5
ax.text(x,y,label,rotation=trans_angle,**kwargs)
def labelLines(lines,align=True,xvals=None,**kwargs):
ax = lines[0].axes
labLines = []
labels = []
#Take only the lines which have labels other than the default ones
for line in lines:
label = line.get_label()
if "_line" not in label:
labLines.append(line)
labels.append(label)
if xvals is None:
xmin,xmax = ax.get_xlim()
xvals = np.linspace(xmin,xmax,len(labLines)+2)[1:-1]
for line,x,label in zip(labLines,xvals,labels):
labelLine(line,x,label,align,**kwargs)
测试代码生成上面漂亮的图片：
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import loglaplace,chi2
from labellines import *
X = np.linspace(0,1,500)
A = [1,2,5,10,20]
funcs = [np.arctan,np.sin,loglaplace(4).pdf,chi2(5).pdf]
plt.subplot(221)
for a in A:
plt.plot(X,np.arctan(a*X),label=str(a))
labelLines(plt.gca().get_lines(),zorder=2.5)
plt.subplot(222)
for a in A:
plt.plot(X,np.sin(a*X),label=str(a))
labelLines(plt.gca().get_lines(),align=False,fontsize=14)
plt.subplot(223)
for a in A:
plt.plot(X,loglaplace(4).pdf(a*X),label=str(a))
xvals = [0.8,0.55,0.22,0.104,0.045]
labelLines(plt.gca().get_lines(),align=False,xvals=xvals,color='k')
plt.subplot(224)
for a in A:
plt.plot(X,chi2(5).pdf(a*X),label=str(a))
lines = plt.gca().get_lines()
l1=lines[-1]
labelLine(l1,0.6,label=r'$Re=${}'.format(l1.get_label()),ha='left',va='bottom',align = False)
labelLines(lines[:-1],align=False)
plt.show()
