- 任务描述
- 相关知识
- 添加注释
- 文字、坐标变换
- 编程要求
- 测试说明
任务描述
本关任务：掌握matplotlib设置注释的几种方法和文字坐标变换，并能够应用到图形中。
相关知识有的时候单单使用图形无法完整清晰的表达我们的信息，matplotlib提供了文字、箭头等注释可以突出图形中重点信息。
添加注释为了使我们的可视化图形让人更加容易理解，在一些情况下辅之以少量的文字提示和标签可以更恰当地表达信息。matplotlib可以通过plt.txt/ax.txt命令手动添加注释，它们可以在具体的x/y坐标上放文字：
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlib as mplplt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']plt.rcParams['font.family']='sans-serif'plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#画图可中文style = dict(size=10, color='gray')#绘制图形plt.plot([5,21,12,53,7,6,43,1,69])#设置注释plt.text(0, 5, "第一个点",ha='center', **style)plt.text(1, 21, "第二个点",ha='center', **style)plt.text(2, 12, "第三个点",ha='center', **style)plt.text(3, 53, "第四个点",ha='center', **style)plt.text(4, 7, "第五个点",ha='center', **style)plt.text(5, 6, "第六个点",ha='center', **style)plt.text(6, 43, "第七个点",ha='center', **style)plt.text(7, 1, "第八个点",ha='center', **style)plt.text(8, 69, "第九个点",ha='center', **style)plt.show()
plt.text方法需要一个x轴坐标、一个y轴坐标、一个字符串和一些可选参数，比如文字的颜色、字号、风格、对齐方式等其它文字属性。这里用了ha="center"，ha是设置水平对齐方式。其他常用参数如下：
- fontsize设置字体大小，默认12，可选参数xx-small，x-small，small，medium，large，x-large，xx-large
- fontweight设置字体粗细，可选参数light，normal，medium，semibold，bold，heavy，black。
- fontstyle设置字体类型，可选参数normal，italic，oblique] 。
- verticalalignment设置垂直对齐方式，可选参数：center，top，bottom，baseline。
- horizontalalignment设置水平对齐方式，可选参数：left，right，center。
- rotation（旋转角度）可选参数为：vertical，horizontal也可以为数字，数字代表旋转的角度。
- alpha透明度，参数值0至1之间。
- backgroundcolor标题背景颜色。
还可以通过plt.annotate()函数来设置注释，该函数既可以创建文字，也可以创建箭头，而且它创建的箭头能够进行非常灵活的配置。
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(0, 6)y = x * xplt.plot(x, y, marker='o')for xy in zip(x, y): plt.annotate("(%s,%s)" % xy, xy=xy, xytext=(-20, 10), textcoords='offset points')plt.annotate('max', xy=(5, 25), xytext=(4.3, 15),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))plt.show()
这里设置了两个注释，一个显示了点的坐标，另一个显示了最高点描述max。annotate的第一个参数为注释文本字符串，第二个为被注释的坐标点，第三个为注释文字的坐标位置。
文字、坐标变换上面的例子将文字注释放在目标数据的位置上，有的时候可能需要将文字放在与数据无关的位置上，比如坐标轴或图形，matplotlib中通过调整坐标变换transorm参数来实现：
fig, ax = plt.subplots()ax.axis([0, 10, 0, 10])ax.text(1, 5, ". data: (1, 5)", transform=ax.transData)ax.text(0.5, 0.1, ". Axes: (0.5, 0.1)", transform=ax.transAxes)ax.text(0.2, 0.2, ". Figure: (0.2, 0.2)", transform=fig.transFigure)plt.show()
默认情况下，图中的字符是在其对应的坐标位置。通过设置transform参数修改位置，transData坐标用x,y的标签作为数据坐标；transAxes坐标以白色矩阵左下角为原点，按坐标轴尺寸的比例呈现坐标；transFigure坐标类似以灰色矩阵左下角为原点，按坐标轴尺寸的比例呈现坐标。
编程要求在右侧编辑器补充代码，根据函数参数file_name读取文件，统计每年births的总和并作折线图，为最高/最低出生数年份设置注释，具体要求如下：
- 对数据进行去空值处理；
- 注释文字的坐标位置为被注释的坐标点减5；
- 折线图的figsize为(10, 10)；
- 图形需保存到Task2/img2/T5.png。
平台会对你编写的代码进行测试：
测试输入：Task2/births.csv
预期输出：你的答案与正确答案一致
开始你的任务吧，祝你成功！
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import matplotlib as mpl
def student(file_name):
# ********* Begin *********#
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
data = pd.read_csv(file_name)
#去空置处理
#data = data.dropna(axis=0,subset = ["year", "births"])
data = data.dropna(axis=0,how='any') #本题要求全部都不为空
data = data.groupby(['year'])[['births']].sum()
plt.plot(data.index,data.values)
#dic = data.set_index("year")['births'].to_dict()
dic = data.to_dict()
dic = dic['births']
maxx=max(dic,key=dic.get)
minn=min(dic,key=dic.get)
#plt.annotate('max', xy=(maxx,dic[maxx]), xytext=(maxx-5,dic[maxx]-5))#注释仅为文本，（‘注释内容’，注释的点的坐标，注释文本的坐标）
plt.annotate('max', xy=(maxx,dic[maxx]), xytext=(maxx-5,dic[maxx]-5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))#注释为箭头+文本，（‘注释内容’，注释的点的坐标，注释文本的坐标，箭头设置）
plt.annotate('min', xy=(minn,dic[minn]), xytext=(minn-5,dic[minn]-5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.savefig('Task2/img2/T5.png')
# ********* End *********#
