import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.linspace(-3, 3, 50)
y = 2*x + 1plt.figure(num=1, figsize=(8, 5),)
plt.plot(x, y,)ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')#右邊框為空
ax.spines['top'].set_color('none')#上邊框為空
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#設置下邊為x軸
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))#設置下邊即x軸的起始點
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)#設置畫該函數的線的類型和寬度
# set dot styles
plt.scatter([x0, ], [y0, ], s=50, color='b')plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0, xy=(x0, y0), xycoords='data', xytext=(+30, -30),textcoords='offset points', fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2"))
#其中參數xycoords='data' 是說基于數據的值來選位置, xytext=(+30, -30) 和 textcoords='offset points' 對于標注位置的描述 和 xy 偏差值, arrowprops是對圖中箭頭類型的一些設置.

plt.text(-3.7, 3, r'$This\ is\ the\ some\ text. \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',fontdict={'size': 16, 'color': 'r'})plt.show()

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總結

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