pythontext函数_python可视化text()函数使用详解

python可视化text()函数使用详解

这篇文章主要介绍了python可视化text()函数使用详解,文中通过示例代码介绍的非常详细&＃xff0c;对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

函数功能&＃xff1a;添加图形内容细节的无指向型注释文本

调用签名&＃xff1a;plt.text(x, y, string, weight&＃61;"bold", color&＃61;"b")

x: 注释文本内容所在位置的横坐标

y&＃xff1a;注释文本内容所在位置的纵坐标

string&＃xff1a;注释文本内容

weight&＃xff1a;注释文本内容的粗细风格

color&＃xff1a;注释文本内容的字体颜色

代码实现&＃xff1a;

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x &＃61; np.linspace(0.05, 10, 1000)

y &＃61; np.sin(x)

plt.plot(x, y, ls&＃61;"-.", lw&＃61;2, c&＃61;"c", label&＃61;"plot figure")

plt.legend()

plt.text(3.10, 0.09, "y&＃61;sin(x)", weight&＃61;"bold", color&＃61;"b")

plt.show()

结果

以上就是本文的全部内容&＃xff0c;希望对大家的学习有所帮助&＃xff0c;也希望大家多多支持我们。

时间&＃xff1a; 2020-02-09

如下所示: cv2.putText(img, str(i), (123,456)), font, 2, (0,255,0), 3) 各参数依次是:图片,添加的文字,左上角坐标,字体,字体大小,颜色,字体粗细 其中字体可以选择 FONT_HERSHEY_SIMPLEX Python: cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX normal size sans-serif font FONT_HERSHEY_PLAIN Python: cv.FONT_HERSHEY_PLAIN small s

如何用python循环读取下面.txt文件中,用红括号标出来的数据呢? 首先,观察数据可知,不同行的第一个数据元素不一样,所以考虑直接用正则表达式. 再加上,对读和写文件的操作,就行了 注:我用的是pycharm&＃43;python2.7 话不多说,直接上代码 import re f1&＃61;file(&＃39;shen.txt&＃39;,&＃39;r&＃39;) data1&＃61;f1.readlines() # print data1 f1.close() results &＃61; [] for line in data1: data2&＃61;line

咱们用的os模块,读取文件的时候,其实他是含有__enter__ __exit__ .  一个是with触发的时候,一个是退出的时候. with file(&＃39;nima,&＃39;r&＃39;) as f: print f.readline() 那咱们自己再实现一个标准的可以with的类. 我个人写python的时候,喜欢针对一些需要有关闭逻辑的代码,构造成with的模式 . #encoding:utf-8 class echo: def __enter__(self): print &＃39;enter&＃39; def __

1. 在sublime text的官网下载,是适合自己系统的版本.官网地址:https://www.sublimetext.com/3 2.安装好后,在菜单栏打开:Preferences--->Settings(这是写这个的时候,当前最新版的) 3.打开后我们会看到这样两个文件,一个Preferences.sublime-settings--Default和Preferences.sublime-settings--User 那么这个User的文件就是我们要编辑的了 4.在文件的大括号中写入这么

本文实例讲述了python编程开发之textwrap文本样式处理技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 在看python的API的时候,发现python的textwrap在处理字符串样式的时候功能强大 在这里我做了一个demo: textwrap提供了一些方法: wrap(text, width &＃61; 70, **kwargs):这个函数可以把一个字符串拆分成一个序列 from textwrap import * #使用textwrap中的wrap()方法 def test_wrap(): tes

如下所示: