Matplotlib 文本和標註可以為數據和圖形之間提供額外的信息，幫助觀察者更好地理解數據和圖形的含義。

文本用於在圖形中添加註釋或提供更詳細的信息，以幫助觀察者理解圖形的含義。
標註則是一種更加細粒度的文本信息，可以被用來為特定的數據點或區域提供更詳細的信息。

本篇通過示例依次介紹文本和標註的常用使用方式。

1. 文本

文本在圖形中主要用在標題，坐標軸，圖形中的一些說明等等地方。

1.1. 顏色和字體

下麵的示例演示了圖形中各個部分文本的字體大小和顏色設置的方法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x*x 

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

#設置 標題 的字體和顏色
ax.set_title("標題", fontdict={"fontsize": 25, "color": "r"})

#設置 X軸和Y軸 標簽的字體和顏色
ax.set_xlabel("x軸", fontdict={"fontsize": 20,"color": "g"})
ax.set_ylabel("y軸", fontdict={"fontsize": 20,"color": "b"})

#按照坐標位置(2, 60)添加一段文本
ax.text(2, 60, "f(x) = x*x", fontdict={"fontsize": 15,"color": "k"})
ax.plot(x, y, label="sin")
ax.legend()

需要掌握的部分就是 fontdict 這個參數，這個字典還有其他參數可以控制字體，這裡只演示了兩個常用的參數：

1. fontsize：字體大小設置
2. color：文字顏色

1.2. latex公式

上面的示例中，f(x) = x*x 可以 latex的方式來顯示。
latex讓能夠顯示各種複雜的數學公式，讓文本看起來和數學書中一樣。

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x*x 

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

#設置 標題 的字體和顏色
ax.set_title("標題", fontdict={"fontsize": 25, "color": "r"})

#設置 X軸和Y軸 標簽的字體和顏色
ax.set_xlabel("x", fontdict={"fontsize": 20,"color": "g"})
ax.set_ylabel("$x^2$", fontdict={"fontsize": 20,"color": "b"})

#按照坐標位置(2, 60)添加一段文本
ax.text(2, 60, "$f(x) = x^2$", fontdict={"fontsize": 15,"color": "k"})
ax.plot(x, y, label="sin")
ax.legend()

上面將 Y軸的文本和 圖形中間的數學公式改成了 latex 格式。

2. 標註

圖形添加標註時，一般包含2個部分，一個指向數據的箭頭，一段說明文字。
設置標註的核心參數是：

1. xy：這是待標註的數據點的坐標
2. xytext：標註文本的坐標，一般是文本的左上角的點
3. bbox：文本框的樣式字典
4. arrowprops：箭頭的樣式字典

下麵的示例中，通過設置上面4個參數來演示幾種常用的標註：

x = np.array(range(10))
y = np.array([89, 84, 30, 67, 41, 71, 62, 20, 89, 3])

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
ax.plot(x, y)

ax.annotate(
    "第一個值",
    xy=(0, 89),
    xytext=(-0.3, 70),
    arrowprops={"arrowstyle": "->", "connectionstyle": "arc3,rad=-0.5"},
)

ax.annotate(
    "轉折點一",
    xy=(2, 30),
    xytext=(1.8, 10),
    bbox={"boxstyle": "round", "fc": "none", "ec": "g"},
    arrowprops={"arrowstyle": "->"},
)

ax.annotate(
    "轉折點二",
    xy=(3, 67),
    xytext=(3, 85),
    bbox={"boxstyle": "round", "fc": "lightblue", "ec": "r"},
    arrowprops={"arrowstyle": "fancy"},
)

ax.annotate(
    "最大值",
    xy=(8, 89),
    xytext=(6, 85),
    bbox={"boxstyle": "round", "alpha":0.1},
    arrowprops={"arrowstyle": "wedge,tail_width=0.8", "alpha":0.1},
)

1. 第一個值：設置了箭頭的彎曲度
2. 轉折點一：設置了邊框
3. 轉折點二：設置了邊框和背景色，同時設置了另一種箭頭樣式
4. 最大值：設置了邊框和另一種箭頭的透明度。

3. 總結

在使用 Matplotlib 進行數據可視化時，合理使用文本和標註可以大大提高圖形的可讀性和易懂性，幫助觀察者更好地理解數據和圖形的含義。

但是，分析結果中是最重要的還是圖形和數據，文本和標註不宜過度添加，也不能太花哨，以致喧賓奪主，本末倒置。