• 十七、注解和文本

    十七、注解和文本

    在本教程中，我们将讨论如何向 Matplotlib 图形添加文本。 我们可以通过两种方式来实现。 一种是将文本放置在图表上的某个位置。 另一个是专门注解图表上的绘图，来引起注意。

    这里的起始代码是教程 15，它在这里：

    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. import matplotlib.dates as mdates
    3. import matplotlib.ticker as mticker
    4. from matplotlib.finance import candlestick_ohlc
    5. from matplotlib import style
    7. import numpy as np
    8. import urllib
    9. import datetime as dt
    11. style.use('fivethirtyeight')
    12. print(plt.style.available)
    14. print(plt.__file__)
    17. def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'):
    18.     strconverter = mdates.strpdate2num(fmt)
    19.     def bytesconverter(b):
    20.         s = b.decode(encoding)
    21.         return strconverter(s)
    22.     return bytesconverter
    25. def graph_data(stock):
    27.     fig = plt.figure()
    28.     ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0))
    30.     stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv'
    31.     source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
    32.     stock_data = []
    33.     split_source = source_code.split('\n')
    34.     for line in split_source:
    35.         split_line = line.split(',')
    36.         if len(split_line) == 6:
    37.             if 'values' not in line and 'labels' not in line:
    38.                 stock_data.append(line)
    41.     date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
    42.                                                           delimiter=',',
    43.                                                           unpack=True,
    44.                                                           converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})
    46.     x = 0
    47.     y = len(date)
    48.     ohlc = []
    50.     while x < y:
    51.         append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x]
    52.         ohlc.append(append_me)
    53.         x+=1
    56.     candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f')
    58.     for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
    59.         label.set_rotation(45)
    61.     ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
    62.     ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10))
    63.     ax1.grid(True)
    66.     plt.xlabel('Date')
    67.     plt.ylabel('Price')
    68.     plt.title(stock)
    69.     plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0)
    70.     plt.show()
    73. graph_data('ebay')

    所以这里是 Yahoo Finance API 的 eBay 的 OHLC K 线图。 这里我们要讲解的第一件事是向图形添加文本。

    1. font_dict = {'family':'serif',
    2.              'color':'darkred',
    3.              'size':15}
    4. ax1.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict)

    在这里，我们需要做一些事情。 首先，我们使用ax1.text添加文本。 我们使用我们的数据，以坐标形式给出此文本的位置。 首先给出文本的坐标，然后给出要放置的实际文本。 接下来，我们使用fontdict参数添加一个数据字典，来使用所用的字体。 在我们的字体字典中，我们将字体更改为serif，颜色为『深红色』，然后将字体大小更改为 15。这将全部应用于我们的图表上的文本，如下所示：

    十七、注解和文本 - 图1

    太棒了，接下来我们可以做的是，注解某个特定的绘图。 我们希望这样做来给出更多的信息。 在 eBay 的例子中，也许我们想解释某个具体绘图，或给出一些关于发生了什么的信息。 在股价的例子中，也许有一些发生的新闻会影响价格。 你可以注解新闻来自哪里，这将有助于解释定价变化。

    1. ax1.annotate('Bad News!',(date[9],highp[9]),
    2.              xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction',
    3.              arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey'))

    这里，我们用ax1.annotate来注解。 我们首先传递我们想要注解的文本，然后传递我们让这个注解指向的坐标。 我们这样做，是因为当我们注释时，我们可以绘制线条和指向特定点的箭头。 接下来，我们指定xytext的位置。 它可以是像我们用于文本放置的坐标位置，但是让我们展示另一个例子。 它可以为轴域小数，所以我们使用 0.8 和 0.9。 这意味着文本的位置在x轴的80％和y轴的90％处。 这样，如果我们移动图表，文本将保持在相同位置。

    执行它，会生成：

    十七、注解和文本 - 图2

    根据你学习这个教程的时间，所指向的点可能有所不同，这只是一个注解的例子，其中有一些合理的想法，即为什么我们需要注解一些东西。

    当图表启动时，请尝试单击平移按钮（蓝色十字），然后移动图表。 你会看到文本保持不动，但箭头跟随移动并继续指向我们想要的具体的点。 这很酷吧！

    最后一个图表的完整代码：

    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. import matplotlib.dates as mdates
    3. import matplotlib.ticker as mticker
    4. from matplotlib.finance import candlestick_ohlc
    5. from matplotlib import style
    7. import numpy as np
    8. import urllib
    9. import datetime as dt
    11. style.use('fivethirtyeight')
    12. print(plt.style.available)
    14. print(plt.__file__)
    17. def bytespdate2num(fmt, encoding='utf-8'):
    18.     strconverter = mdates.strpdate2num(fmt)
    19.     def bytesconverter(b):
    20.         s = b.decode(encoding)
    21.         return strconverter(s)
    22.     return bytesconverter
    25. def graph_data(stock):
    27.     fig = plt.figure()
    28.     ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0))
    30.     stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=1m/csv'
    31.     source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
    32.     stock_data = []
    33.     split_source = source_code.split('\n')
    34.     for line in split_source:
    35.         split_line = line.split(',')
    36.         if len(split_line) == 6:
    37.             if 'values' not in line and 'labels' not in line:
    38.                 stock_data.append(line)
    41.     date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
    42.                                                           delimiter=',',
    43.                                                           unpack=True,
    44.                                                           converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})
    46.     x = 0
    47.     y = len(date)
    48.     ohlc = []
    50.     while x < y:
    51.         append_me = date[x], openp[x], highp[x], lowp[x], closep[x], volume[x]
    52.         ohlc.append(append_me)
    53.         x+=1
    56.     candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.4, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f')
    58.     for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
    59.         label.set_rotation(45)
    61.     ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
    62.     ax1.xaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(10))
    63.     ax1.grid(True)
    64.     ax1.annotate('Bad News!',(date[9],highp[9]),
    65.                  xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction',
    66.                  arrowprops = dict(facecolor='grey',color='grey'))
    68. ##    # Text placement example:
    69. ##    font_dict = {'family':'serif',
    70. ##                 'color':'darkred',
    71. ##                 'size':15}
    72. ##    ax1.text(date[10], closep[1],'Text Example', fontdict=font_dict)
    74.     plt.xlabel('Date')
    75.     plt.ylabel('Price')
    76.     plt.title(stock)
    77.     #plt.legend()
    78.     plt.subplots_adjust(left=0.09, bottom=0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0)
    79.     plt.show()
    82. graph_data('ebay')

    现在，使用注解，我们可以做一些其他事情，如注解股票图表的最后价格。 这就是我们接下来要做的。