Python 使用matplotlib在对数刻度上居中标注

我有以下情况，不言自明；请参见下面粘贴的图和工作示例

我想知道如何在维度线中间排列文本。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Dimension line
def annotation_line(ax, xmin, xmax, y, text, ytext=0, linecolor='black', linewidth=1, fontsize=12):
    ax.annotate('', xy=(xmin, y), xytext=(xmax, y), xycoords='data', textcoords='data', arrowprops={'arrowstyle': '|-|', 'color':linecolor, 'linewidth':linewidth})
    ax.annotate('', xy=(xmin, y), xytext=(xmax, y), xycoords='data', textcoords='data', arrowprops={'arrowstyle': '<->', 'color':linecolor, 'linewidth':linewidth})
    xcenter = xmin + (xmax - xmin) / 2
    if ytext==0:
        ytext = y + ( ax.get_ylim()[1] - ax.get_ylim()[0] ) / 20
    ax.annotate(text, xy=(xcenter, ytext), ha='center', va='bottom', fontsize=fontsize)

# Toy data
N = 8
y = np.zeros(N)
x1 = np.linspace(1, 1000, N, endpoint=True)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(x1, y, 'o')
annotation_line(ax=ax, text='TEXT 1', xmin=1, xmax=100, y=0.01, ytext=0, linewidth=1, linecolor='gray', fontsize=12)
ax.set_xscale('log')

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#尺寸线
def注释_行（ax，xmin，xmax，y，text，ytext=0，linecolor='black'，linewidth=1，fontsize=12）：
ax.annotation（“”，xy=（xmin，y），xytext=（xmax，y），xycoords='data'，textcoords='data'，arrowprops={'arrowstyle'：'|-|'，'color'：linecolor，'linewidth'：linewidth}）
ax.annotation（“”，xy=（xmin，y），xytext=（xmax，y），xycoords='data'，textcoords='data'，arrowprops={'arrowstyle'：“”，'color'：linecolor，'linewidth'：linewidth}）
xcenter=xmin+（xmax-xmin）/2
如果ytext==0：
ytext=y+（ax.get_ylim（）[1]-ax.get_ylim（）[0]）/20
ax.annotate（text，xy=（xcenter，ytext），ha='center'，va='bottom'，fontsize=fontsize）
#玩具数据
N=8
y=np.零（N）
x1=np.linspace（1，1000，N，端点=True）
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（10,6））
轴图（x1，y，'o'）
注释线（ax=ax，text=text 1'，xmin=1，xmax=100，y=0.01，ytext=0，线宽=1，linecolor=gray，fontsize=12）
ax.setxscale（'log'））

---

简单的解决方案是按照@JohanC的建议，以对数坐标计算中点

另一种解决方案是使用箭头的坐标来找到它的中点。然而，这种方法也有缺点。首先，需要在中间步骤显式绘制地物，因为坐标仅在绘制时有效；其次，需要在绘制注释之前设置对数比例。另一方面，不管轴的缩放比例如何，代码都可以工作

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Dimension line
def annotation_line(ax, xmin, xmax, y, text, ytext=0, linecolor='black', linewidth=1, fontsize=12):
    an = ax.annotate('', xy=(xmin, y), xytext=(xmax, y), xycoords='data', textcoords='data', arrowprops={'arrowstyle': '|-|', 'color':linecolor, 'linewidth':linewidth})
    ax.annotate('', xy=(xmin, y), xytext=(xmax, y), xycoords='data', textcoords='data', arrowprops={'arrowstyle': '<->', 'color':linecolor, 'linewidth':linewidth})
    ax.figure.canvas.draw() # draw to get actual coordinates
    p = an.arrow_patch.get_path().transformed(ax.transAxes.inverted())
    xmin, xmax = np.min(p.vertices[:,0]),np.max(p.vertices[:,0])
    xcenter = xmin+(xmax-xmin)/2
    if ytext==0:
        ytext = y + ( ax.get_ylim()[1] - ax.get_ylim()[0] ) / 20
    ax.annotate(text, xy=(xcenter, ytext), xycoords=('axes fraction','data'), ha='center', va='bottom', fontsize=fontsize)
    return an

# Toy data
N = 8
y = np.zeros(N)
x1 = np.linspace(1, 1000, N, endpoint=True)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(x1, y, 'o')
ax.set_xscale('log') # must do before the call to annotation_line
an = annotation_line(ax=ax, text='TEXT 1', xmin=1, xmax=100, y=0.01, ytext=0, linewidth=1, linecolor='gray', fontsize=12)

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#尺寸线
def注释_行（ax，xmin，xmax，y，text，ytext=0，linecolor='black'，linewidth=1，fontsize=12）：
an=ax.annotation（“”，xy=（xmin，y），xytext=（xmax，y），xycoords='data'，textcoords='data'，arrowprops={'arrowstyle'：'-|'，'color'：linecolor，'linewidth'：linewidth}）
ax.annotation（“”，xy=（xmin，y），xytext=（xmax，y），xycoords='data'，textcoords='data'，arrowprops={'arrowstyle'：“”，'color'：linecolor，'linewidth'：linewidth}）
ax.figure.canvas.draw（）#绘制以获取实际坐标
p=一个.arrow\u patch.get\u path（）.transformed（ax.transAxes.inversed（））
xmin，xmax=np.min（p.vertices[：，0]），np.max（p.vertices[：，0]）
xcenter=xmin+（xmax-xmin）/2
如果ytext==0：
ytext=y+（ax.get_ylim（）[1]-ax.get_ylim（）[0]）/20
ax.annotate（text，xy=（xcenter，ytext），xycoords=（'axes fraction'，'data'），ha='center'，va='bottom'，fontsize=fontsize）
归还
#玩具数据
N=8
y=np.零（N）
x1=np.linspace（1，1000，N，端点=True）
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（10,6））
轴图（x1，y，'o'）
ax.setxscale（'log'）#必须在调用注释行之前执行
an=annotation_行（ax=ax，text=text 1'，xmin=1，xmax=100，y=0.01，ytext=0，线宽=1，linecolor='gray'，fontsize=12）

您可以计算logspace中的中心，然后取指数：

xcenter=10**（（np.log10（xmin）+np.log10（xmax））/2）

。请注意，这相当于

xcenter=（xmin*xmax）**.5