時(shí)間線是按時(shí)間順序顯示的事件列表。它通常是一個(gè)圖形設(shè)計(jì)，顯示一個(gè)長條，標(biāo)有與之平行的日期，通常是同時(shí)期的事件。

A_New_Chart_of_History_color?來源:維基百科

時(shí)間線可以使用任何合適的比例來表示時(shí)間，適合主題和數(shù)據(jù)；許多人使用線性刻度，其中一個(gè)距離單位等于設(shè)定的時(shí)間量。此時(shí)間刻度取決于時(shí)間軸中的事件。

Matplotlib最初是由John D. Hunter編寫的，第一個(gè)公開版本于2003年發(fā)布。在2012年8月John Hunter去世前不久，Michael Droettboom被提名為matplotlib的首席開發(fā)者，2014年Thomas Caswell加入，他現(xiàn)在(2021年)是首席開發(fā)者。最新的版本是3.4(撰寫本文時(shí))，并且只支持Python 3，而2.2版本是一個(gè)長期支持的版本，兼容Python 2和Python 3。

Timeline繪圖

時(shí)間線

繪圖步驟

創(chuàng)建畫布、設(shè)置字體大小、設(shè)置x、y坐標(biāo)軸及標(biāo)簽

繪制直線圖、空心的散點(diǎn)圖

隱藏x、y坐標(biāo)軸

代碼

#?step1 fig?=?plt.figure(figsize=(15,?6)) ax?=?fig.add_subplot(111,?xlim=(2002.5,?2021.5),?ylim=(0,?6.5),?yticks=([])) ax.tick_params("x",?labelsize="x-small",?which="major") ax.set_xticks(np.arange(2003,?2022,?2)) #?step2 plt.plot([2002.5,?2021.5],?[0,?0],?color="black",?linewidth=1.0,?clip_on=False) X?=?np.arange(2003,?2022) Y?=?np.zeros(len(X)) plt.scatter(X,Y,s=100,?????????#?散點(diǎn)大小linewidth=1.0,?#?散點(diǎn)線寬zorder=10,?????#?見注解clip_on=False,?#?是否設(shè)置兩個(gè)線相交時(shí)的剪輯edgecolor="black",?#?散點(diǎn)的邊緣顏色facecolor="white",?#?散點(diǎn)的填充顏色 ) #?step3 ax.spines["right"].set_visible(False) ax.spines["left"].set_visible(False) ax.spines["top"].set_visible(False) ax.spines["bottom"].set_visible(False)

注解：

Matplotlib 的 zorder 屬性決定了物體與前景的距離。zorder 值較小的對(duì)象出現(xiàn)在更靠近背景的位置，而具有較大值的對(duì)象出現(xiàn)在更靠近前面的位置。例如，如果我正在制作一個(gè)帶有線圖的散點(diǎn)圖，我可以通過增加它的 zorder 來將線向前移動(dòng)。

標(biāo)注

要掌握時(shí)間軸圖繪制，需要先了解 Matplotlib 中的標(biāo)注。標(biāo)注分為基本標(biāo)注和高級(jí)標(biāo)注。

• 基本標(biāo)注：
  使用annotate()函數(shù)，其中由參數(shù)xy表示的標(biāo)注位置和xytext的文本位置，這兩個(gè)參數(shù)都是(x, y)元組。

• 高級(jí)標(biāo)注：
  使用框和文本來標(biāo)注，在pyplot模塊（或Axes類的text方法）中的text()函數(shù)接受bbox關(guān)鍵字參數(shù)，在文本周圍繪制一個(gè)框。

關(guān)鍵點(diǎn)：箭頭及文本，首先學(xué)習(xí)下箭頭??如何繪制。

箭頭風(fēng)格

Matplotlib 里面畫箭頭通常比較困難，推薦使用 plt.annotate() 函數(shù)。這個(gè)函數(shù)既可以創(chuàng)建文字，也可以創(chuàng)建箭頭，而且它創(chuàng)建的箭頭能夠進(jìn)行非常靈活的配置。

箭頭的風(fēng)格是通過 arrowprops 字典控制的，里面有許多可用的選項(xiàng)。由于這些選項(xiàng)在 Matplotlib 的官方文檔中都有非常詳細(xì)的介紹，為了方便閱讀，這里給大家列出一些常用的參數(shù)及其設(shè)置值。

Axes.annotate(self,?s,?xy,?*args,?**kwargs)

主要參數(shù)：

• s：是注釋的文本。

• xy：是要注釋的點(diǎn)(x, y)。

• xytext：是可選參數(shù)。它是放置文本的位置(x, y)。

• xycoords：被注釋點(diǎn)的坐標(biāo)系屬性，允許輸入的值如下

參數(shù)坐標(biāo)系

'figure points'	距離圖形左下角的點(diǎn)數(shù)量
'figure pixels'	距離圖形左下角的像素?cái)?shù)量
'figure fraction'	0,0 是圖形左下角，1,1 是右上角
'axes points'	距離軸域左下角的點(diǎn)數(shù)量
'axes pixels'	距離軸域左下角的像素?cái)?shù)量
'axes fraction'	0,0 是軸域左下角，1,1 是右上角
'data'	使用軸域數(shù)據(jù)坐標(biāo)系

• textcoords：注釋文本的坐標(biāo)系屬性，默認(rèn)與xycoords屬性值相同，也可設(shè)為不同的值。除了允許輸入xycoords的屬性值，還允許輸入以下兩種：

價(jià)值描述

''offset points''	與xy值的偏移量（以磅為單位）
''offset points''	從xy值偏移（以像素為單位）

• arrowprops：箭頭的樣式，dict（字典）型數(shù)據(jù)，如果該屬性非空，則會(huì)在注釋文本和被注釋點(diǎn)之間畫一個(gè)箭頭。如果不設(shè)置'arrowstyle' 關(guān)鍵字，則允許包含以下關(guān)鍵字：

關(guān)鍵字描述

width	箭頭的寬度（單位是點(diǎn)）
headwidth	箭頭頭部的寬度（點(diǎn)）
headlength	箭頭頭部的長度（點(diǎn)）
shrink	箭頭兩端收縮的百分比（占總長）
?	任何 matplotlib.patches.FancyArrowPatch中的關(guān)鍵字

FancyArrowPatch的關(guān)鍵字包括:

關(guān)鍵字描述

arrowstyle	箭頭的樣式
connectionstyle	連接線的樣式
relpos	箭頭起始點(diǎn)相對(duì)注釋文本的位置，默認(rèn)為 (0.5, 0.5)，即文本的中心，（0，0）表示左下角，（1，1）表示右上角
patchA	箭頭起點(diǎn)處的圖形（matplotlib.patches對(duì)象），默認(rèn)是注釋文字框
patchB	箭頭終點(diǎn)處的圖形（matplotlib.patches對(duì)象），默認(rèn)為空
shrinkA	箭頭起點(diǎn)的縮進(jìn)點(diǎn)數(shù)，默認(rèn)為2
shrinkB	箭頭終點(diǎn)的縮進(jìn)點(diǎn)數(shù)，默認(rèn)為2
mutation_scale	default is text size (in points)
mutation_aspect	default is 1.
?	any key for `matplotlib.patches.PathPatch`[1]

• annotation_clip :
  布爾值，可選參數(shù)，默認(rèn)為空。設(shè)為True時(shí)，只有被注釋點(diǎn)在子圖區(qū)內(nèi)時(shí)才繪制注釋；設(shè)為False時(shí)，無論被注釋點(diǎn)在哪里都繪制注釋。僅當(dāng)xycoords為 'data' 時(shí)，默認(rèn)值空相當(dāng)于True。

箭頭

箭頭的繪制需要幾個(gè)步驟:

① 創(chuàng)建兩個(gè)點(diǎn)之間的連接路徑。這由connectionstyle鍵值控制。

② 如果提供了patch對(duì)象（patchA和patchB），則會(huì)剪切路徑以避開該patch。

③ 路徑進(jìn)一步由提供的像素總量來縮小（shirnkA&shrinkB）

④ 路徑轉(zhuǎn)換為箭頭patch，由arrowstyle鍵值控制。

連接路徑

兩個(gè)點(diǎn)之間的連接路徑的創(chuàng)建由connectionstyle鍵控制，并且可用以下樣式。

名稱屬性

angle	angleA=90,angleB=0,rad=0.0
angle3	angleA=90,angleB=0
arc	angleA=0,angleB=0,armA=None,armB=None,rad=0.0
arc3	rad=0.0
bar	armA=0.0,armB=0.0,fraction=0.3,angle=None

注意，angle3和arc3中的3意味著所得到的路徑是二次樣條段（三個(gè)控制點(diǎn)）。如下面將討論的，當(dāng)連接路徑是二次樣條時(shí)，可以使用一些箭頭樣式選項(xiàng)。

ax.annotate(arrowprops=dict(connectionstyle=connectionstyle)

在函數(shù)ax.annotate()中的連接路徑的參數(shù)arrowprops，而實(shí)際控制箭頭樣式的參數(shù)是connectionstyle，通過設(shè)置不同的connectionstyle以改變不同的箭頭路徑樣式。

例如我們?cè)O(shè)置如下參數(shù)connectionstyle具體值，并繪制出如下樣式。

"angle3,angleA=90,angleB=0" "angle3,angleA=0,angleB=90" "arc3,rad=0." "arc3,rad=0.3" "arc3,rad=-0.3" "angle,angleA=-90,angleB=180,rad=0" "angle,angleA=-90,angleB=180,rad=5" "angle,angleA=-90,angleB=10,rad=5" "arc,angleA=-90,angleB=0,armA=30,armB=30,rad=0" "arc,angleA=-90,angleB=0,armA=30,armB=30,rad=5" "arc,angleA=-90,angleB=0,armA=0,armB=40,rad=0" "bar,fraction=0.3" "bar,fraction=-0.3" "bar,angle=180,fraction=-0.2"

箭頭樣式

后根據(jù)給定的箭頭樣式將連接路徑（在剪切和收縮之后）變換為箭頭補(bǔ)丁。

在函數(shù)ax.annotate()中的箭頭樣式的參數(shù)arrowprops，而實(shí)際控制箭頭樣式的參數(shù)是arrowstyle，通過設(shè)置不同的arrowstyle以改變不同的箭頭樣式。

ax.annotate(arrowprops=dict(arrowstyle=stylenames)

我們可以設(shè)置哪些arrowstyle參數(shù)呢？可以通過mpatches.ArrowStyle.get_styles()方法查看所有可以設(shè)置的樣式。

styles?=?mpatches.ArrowStyle.get_styles() print(styles.keys())dict_keys(['-', '<-', '->', '<->', '<|-','-|>', '<|-|>', ']-[', ']-', '-[','|-|', 'simple', 'fancy', 'wedge'])

箭頭位置

xy（箭頭尖端）和 xytext 位置（文本位置）都以數(shù)據(jù)坐標(biāo)為單位。這兩個(gè)參數(shù)可以通過分別設(shè)置xycoords和textcoords來指定xy和xytext的坐標(biāo)系。

設(shè)置xy和xytext的坐標(biāo)系如下：

(3.2, 6.8) (2.0, 6.8) (4.2, 5.8) (2.0, 5.8) (4.2, 4.8) (3.4, 4.8) (3.2, 3.8) (3.2, 2.8)

通過上述設(shè)置完成操作后，設(shè)置標(biāo)注函數(shù)：

def?annotate(ax,?x,?y,?text,?fc="#ff7777",?y0=0):y?=?y?-?0.5ax.annotate("?"?+?text?+?"?",xy=(x,?y),xycoords="data",xytext=(0,?25),textcoords="offset?points",color="white",size="x-small",va="center",ha="center",weight="bold",bbox=dict(boxstyle="round",?fc=fc,?ec="none"),arrowprops=dict(arrowstyle="wedge,?tail_width=1.",?fc=fc,?ec="none",?patchA=None),?)plt.plot([x,?x],?[y,?y0],?color="black",?linestyle=":",?linewidth=0.75)

并且通過上述函數(shù)繪制各個(gè)事件：

annotate(ax,?2021,?4,?"3.4") annotate(ax,?2020,?3,?"3.3") annotate(ax,?2019,?4,?"3.2") annotate(ax,?2019,?2,?"3.1") annotate(ax,?2018,?3,?"3.0",?y0=1.5) annotate(ax,?2018,?1,?"2.2",?fc="#777777") annotate(ax,?2017,?4,?"2.1",?y0=2.5) annotate(ax,?2017,?2,?"2.0") annotate(ax,?2015,?2,?"1.5") annotate(ax,?2014,?1,?"1.4") annotate(ax,?2013,?2,?"1.3") annotate(ax,?2012,?1,?"1.2") annotate(ax,?2011,?3,?"1.1",?y0=2.5) annotate(ax,?2011,?2,?"1.0") annotate(ax,?2009,?1,?"0.99") annotate(ax,?2003,?1,?"0.10")

文本注釋

Axes.text(self,?x,?y,?s,?fontdict=None,?withdash=,?**kwargs)

主要參數(shù)：

• x,y：表示坐標(biāo)值上的值

• string：表示說明文字

• fontsize：表示字體大小

• verticalalignment or va：垂直對(duì)齊方式 ，參數(shù)：[ 'center' |'top' | 'bottom' | 'baseline' ]

• horizontalalignment or ha：水平對(duì)齊方式 ，參數(shù)：[ 'center' |'right' |'left' ]

matplotlib.text.Text實(shí)例有各種屬性，可以通過關(guān)鍵字參數(shù)配置文本命令（例如，title()，xlabel()和text()）。

你可以使用對(duì)齊參數(shù)horizontalalignment，verticalalignment和multialignment來布置文本。

• horizontalalignment控制文本的x位置參數(shù)表示文本邊界框的左邊，中間或右邊。

• verticalalignment控制文本的y位置參數(shù)表示文本邊界框的底部，中心或頂部。

• multialignment，僅對(duì)于換行符分隔的字符串，控制不同的行是左，中還是右對(duì)齊。

這里是一個(gè)使用text()命令顯示各種對(duì)齊方式的例子。在整個(gè)代碼中使用transform = ax.transAxes，表示坐標(biāo)相對(duì)于軸邊界框給出，其中0,0是軸的左下角，1,1是右上角。

通過繪制兩個(gè)端點(diǎn)及橫線組合，繪制區(qū)間線段。

x0,?x1?=?2002.5,?2011.9 ax.plot([x0,?x1],?[5,?5],?color="black",?linewidth=1,?marker="|",?clip_on=False) ax.text((x0?+?x1)?/?2,?5.1,?"J.D.?Hunter",?ha="center",?va="bottom",?size="x-small")x0,?x1?=?2012.1,?2017.9 ax.plot([x0,?x1],?[5,?5],?color="black",?linewidth=1,?marker="|",?clip_on=False) ax.text((x0?+?x1)?/?2,?5.1,?"M.?Droettboom",?ha="center",?va="bottom",?size="x-small")x0,?x1?=?2014.1,?2021.5 ax.plot([x0,?x1?+?1],?[6,?6],?color="black",?linewidth=1,?marker="|") ax.text((x0?+?x1)?/?2,?6.1,?"T.?Caswell",?ha="center",?va="bottom",?size="x-small"

參考資料

[1]

matplotlib.patches.PathPatch: https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.patches.PathPatch.html#matplotlib.patches.PathPatch

[2]

connectionstyle源碼: https://matplotlib.org/stable/gallery/userdemo/connectionstyle_demo.html

[3]

fancyarrow_demo源碼: http://matplotlib.org/mpl_examples/pylab_examples/fancyarrow_demo.py

[4]

annotation_demo源碼: https://matplotlib.org/stable/gallery/text_labels_and_annotations/annotation_demo.html

[5]

Scientific Visualisation-Python & Matplotlib

END

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Matplotlib 可视化之箭头与标注的高级应用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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