annotate用于在图形上给数据添加文本注解，而且支持带箭头的划线工具，方便我们在合适的位置添加描述信息。

参数说明

Axes.``annotate(s, xy, args, *kwargs)

• s：注释文本的内容
• xy：被注释的坐标点，二维元组形如(x,y)
• xytext：注释文本的坐标点，也是二维元组，默认与xy相同

• xycoords：被注释点的坐标系属性，允许输入的值如下 | 属性值 | 含义 | | :—- | :—- | | ‘figure points’ | 以绘图区左下角为参考，单位是点数 | | ‘figure pixels’ | 以绘图区左下角为参考，单位是像素数 | | ‘figure fraction’ | 以绘图区左下角为参考，单位是百分比 | | ‘axes points’ | 以子绘图区左下角为参考，单位是点数（一个figure可以有多个axex，默认为1个） | | ‘axes pixels’ | 以子绘图区左下角为参考，单位是像素数 | | ‘axes fraction’ | 以子绘图区左下角为参考，单位是百分比 | | ‘data’ | 以被注释的坐标点xy为参考 (默认值) | | ‘polar’ | 不使用本地数据坐标系，使用极坐标系 |

• textcoords ：注释文本的坐标系属性，默认与xycoords属性值相同，也可设为不同的值。除了允许输入xycoords的属性值，还允许输入以下两种： | 属性值 | 含义 | | :—- | :—- | | ‘offset points’ | 相对于被注释点xy的偏移量（单位是点） | | ‘offset pixels’ | 相对于被注释点xy的偏移量（单位是像素） |

• arrowprops：箭头的样式，dict（字典）型数据，如果该属性非空，则会在注释文本和被注释点之间画一个箭头。如果不设置'arrowstyle' 关键字，则允许包含以下关键字： | 关键字 | 说明 | | :—- | :—- | | width | 箭头的宽度（单位是点） | | headwidth | 箭头头部的宽度（点） | | headlength | 箭头头部的长度（点） | | shrink | 箭头两端收缩的百分比（占总长） | | ? | 任何 [matplotlib.patches.FancyArrowPatch](https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.patches.FancyArrowPatch.html#matplotlib.patches.FancyArrowPatch)中的关键字 |

如果设置了‘arrowstyle’关键字，以上关键字就不能使用。允许的值有：

[FancyArrowPatch](https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.patches.FancyArrowPatch.html#matplotlib.patches.FancyArrowPatch)的关键字包括:

• annotation_clip : 布尔值，可选参数，默认为空。设为True时，只有被注释点在子图区内时才绘制注释；设为False时，无论被注释点在哪里都绘制注释。仅当xycoords为‘data’时，默认值空相当于True。

  返回值

  Annotation对象

  示例

• 一个基本的注释示例，设置了箭头的颜色和缩进，感兴趣的话可以以此为基础尝试更多的属性和样式。 ```

1. import numpy as np
2. import matplotlib.pyplot as plt
4. fig, ax = plt.subplots()

6. 绘制一个余弦曲线

7. t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
8. s = np.cos(2np.pit)
9. line, = ax.plot(t, s, lw=2)

11. 绘制一个黑色，两端缩进的箭头

12. ax.annotate(‘local max’, xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
13. xycoords=’data’,
14. arrowprops=dict(facecolor=’black’, shrink=0.05)
15. )
16. ax.set_ylim(-2, 2)
17. plt.show() ```

• 坐标转换示例——在本例中，我们学习用不同的坐标体系绘制注释。 ```

1. import numpy as np
2. import matplotlib.pyplot as plt

4. 以步长0.005绘制一个曲线

5. x = np.arange(0, 10, 0.005)
6. y = np.exp(-x/2.) np.sin(2np.pi*x)
8. fig, ax = plt.subplots()
9. ax.plot(x, y)
10. ax.set_xlim(0, 10)
11. ax.set_ylim(-1, 1)

13. 被注释点的数据轴坐标和所在的像素

14. xdata, ydata = 5, 0
15. xdisplay, ydisplay = ax.transData.transform_point((xdata, ydata))

17. 设置注释文本的样式和箭头的样式

18. bbox = dict(boxstyle=”round”, fc=”0.8”)
19. arrowprops = dict(
20. arrowstyle = “->”,
21. connectionstyle = “angle,angleA=0,angleB=90,rad=10”)

23. 设置偏移量

24. offset = 72

25. xycoords默认为’data’数据轴坐标，对坐标点（5,0）添加注释

26. 注释文本参考被注释点设置偏移量，向左2*72points，向上72points

27. ax.annotate(‘data = (%.1f, %.1f)’%(xdata, ydata),
28. (xdata, ydata), xytext=(-2*offset, offset), textcoords=’offset points’,
29. bbox=bbox, arrowprops=arrowprops)

31. xycoords以绘图区左下角为参考，单位为像素

32. 注释文本参考被注释点设置偏移量，向右0.5*72points，向下72points

33. disp = ax.annotate(‘display = (%.1f, %.1f)’%(xdisplay, ydisplay),
34. (xdisplay, ydisplay), xytext=(0.5*offset, -offset),
35. xycoords=’figure pixels’,
36. textcoords=’offset points’,
37. bbox=bbox, arrowprops=arrowprops)
40. plt.show() ```

• 极坐标上的注释——在此例中，我们会在极坐标系绘图，并在极坐标系设置被注释点，以绘图区的百分比为参数放置注释文本。 ```

1. import numpy as np
2. import matplotlib.pyplot as plt

4. 绘制一个极地坐标，再以0.001为步长，画一条螺旋曲线

5. fig = plt.figure()
6. ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
7. r = np.arange(0,1,0.001)
8. theta = 2 2np.pi * r
9. line, = ax.plot(theta, r, color=’#ee8d18’, lw=3)

11. 对索引为800处画一个圆点，并做注释

12. ind = 800
13. thisr, thistheta = r[ind], theta[ind]
14. ax.plot([thistheta], [thisr], ‘o’)
15. ax.annotate(‘a polar annotation’,
16. xy=(thistheta, thisr), # 被注释点遵循极坐标系，坐标为角度和半径
17. xytext=(0.05, 0.05), # 注释文本放在绘图区的0.05百分比处
18. textcoords=’figure fraction’,
19. arrowprops=dict(facecolor=’black’, shrink=0.05),# 箭头线为黑色，两端缩进5%
20. horizontalalignment=’left’,# 注释文本的左端和低端对齐到指定位置
21. verticalalignment=’bottom’,
22. )
23. plt.show() ```

• 不同样式的注释文本示例 ```

1. import matplotlib.pyplot as plt

3. 设置绘图区标题

4. fig = plt.figure()
5. fig.suptitle(‘bold figure suptitle’, fontsize=14, fontweight=’bold’)

7. 设置子绘图区标题

8. ax = fig.add_subplot(111)
9. fig.subplots_adjust(top=0.85)
10. ax.set_title(‘axes title’)

12. 设置x y坐标轴的标识

13. ax.set_xlabel(‘xlabel’)
14. ax.set_ylabel(‘ylabel’)

16. 红色、透明度0.5、边框留白10

17. ax.text(3, 8, ‘boxed italics text in data coords’, style=’italic’,
18. bbox={‘facecolor’:’red’, ‘alpha’:0.5, ‘pad’:10})

20. 文字中有数学公式

21. ax.text(2, 6, r’an equation: $E=mc^2$’, fontsize=15)

23. 文字中有ASCII码

24. ax.text(3, 2, ‘unicode: Institut f\374r Festk\366rperphysik’)

26. 转换坐标系

27. ax.text(0.95, 0.01, ‘colored text in axes coords’,
28. verticalalignment=’bottom’, horizontalalignment=’right’,
29. transform=ax.transAxes,
30. color=’green’, fontsize=15)

32. 在2,1处画个圆点，添加注释

33. ax.plot([2], [1], ‘o’)
34. ax.annotate(‘annotate’, xy=(2, 1), xytext=(3, 4),
35. arrowprops=dict(facecolor=’black’, shrink=0.05))
37. ax.axis([0, 10, 0, 10])
39. plt.show() ```