Pyplot - 将单个文本添加到 xaxis（如勾号）

Question

假设您有一个在特定位置 x 处带有垂直线 (matplotlib.axes.Axes.axvline) 的 pyplot。现在我想在 x 的 x 轴上有一个像“COG”这样的文本，就像它是一个勾号一样。它可以在可见轴或不可见轴上，也可以在两者上。然而，刻度已存在（给定数组）子图的共享 x 轴，仅最低可见我虽然关于使用普通文本（matplotlib.pyplot.text），但是它会在子图中它不会是 xaxis 关系（至少到目前为止我还没有找到可行的方法）我觉得手动编辑刻度以添加单个项目并不是一个很好的解决方法。先谢谢了！

Answer 1

以下是子图的示例图，来自matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# Some example data to display

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)

y = np.sin(x ** 2)

fig, axs = plt.subplots(2, sharex=True)

fig.suptitle('Vertically stacked subplots')

axs[0].plot(x, y)

axs[1].plot(x, -y)

要添加你想要的元素，你可以使用axvlineand text; Text元素可以在图的边界之外（实际上刻度标签是Text）。

#continued from above:

axs[0].xaxis.set_visible(False)

axs[0].axvline(4.5, color='red')

axs[0].text(4.5, -.05, 'COG', color='red', transform=axs[0].get_xaxis_transform(),

            ha='center', va='top')

axs[1].axvline(4.5, color='red')

axs[1].text(4.5, -.05, 'COG', color='red', transform=axs[1].get_xaxis_transform(),

            ha='center', va='top')

您可以改为添加另一个勾号并更改其颜色：

#again, continued from the first code block

axs[0].xaxis.set_visible(False)

axs[0].axvline(4.5, color='red')

axs[0].text(4.5, -.05, 'COG', color='red', transform=axs[0].get_xaxis_transform(),

            ha='center', va='top')

ticks = [0, 1, 2, 3, 4, 4.5, 5, 6]

labels = [0, 1, 2, 3, 4, "COG", 5, 6]

axs[1].axvline(4.5, color='red')

axs[1].set_xticks(ticks)

axs[1].set_xticklabels(labels)

axs[1].get_xticklabels()[5].set_color('red')

但是，如果您不想在顶部图表上打勾，那么添加Text（如第一个示例中所示）似乎是最简单的。此外，在第二个示例中手动设置刻度似乎更冗长，并且存在选择要更改的刻度的问题（我在此处进行索引axs[1].get_xticklabels()[5]，但对于更多刻度/更复杂的数字，您可能需要更智能的东西）。所以我更喜欢第一种方法而不是这种方法，但它在某些情况下可能会有用（比如如果你想让你的线出现在现有的刻度上）。

Answer 2

使用 Toms 的第一个例子可以得到预期的结果。

此外，对于标签上重叠文本的情况，我搜索了相邻的刻度标签并将其透明度设置为 != 1。因此，文本“cog”始终可见。

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

xV = 4.5

dxV = 1/4 # best 1/4 of the spacing between two ticks

# Some example data to display

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)

y = np.sin(x ** 2)

fig, axs = plt.subplots(2, sharex=True)

fig.suptitle('Vertically stacked subplots')

axs[0].plot(x, y)

axs[0].xaxis.set_visible(False)

axs[0].axvline(xV, color='red')

axs[0].text(xV, -.05, 'COG', color='red', transform=axs[0].get_xaxis_transform(),

            ha='center', va='top')

axs[1].plot(x, -y)

axs[1].axvline(xV, color='red')

axs[1].text(xV, -.05, 'COG', color='red', transform=axs[1].get_xaxis_transform(),

            ha='center', va='top')

# Change Transparency if too close

xticks = axs[1].xaxis.get_major_ticks()

values = axs[1].get_xticks()

# values = axs[1].xaxis.get_major_locator()()

pos = np.where(np.logical_and( (xV-dxV) <= values, (xV+dxV) >= values))[0]

if pos.size > 0:

    dist = np.abs(values[pos]-xV)

    pos = pos[dist.argmin()]

    xticks[pos].label1.set_alpha(0.5)

plt.show()