调整大小后是否使文本在数据坐标系中旋转？

调整大小后是否使文本在数据坐标系中旋转？

您可以使用以下类沿行创建文本。它取两个点（

p

和

pa

）作为输入，而不是一个角度。这两个点之间的连接定义了数据坐标中的角度。如果

pa

未给出，则使用

p

和之间的连接线

xy

（文本坐标）。
然后，角度会自动更新，以使文本始终沿直线定向。这甚至适用于对数刻度。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.text as mtextimport matplotlib.transforms as mtransformsclass RotationAwareAnnotation(mtext.Annotation):    def __init__(self, s, xy, p, pa=None, ax=None, **kwargs):        self.ax = ax or plt.gca()        self.p = p        if not pa: self.pa = xy        self.calc_angle_data()        kwargs.update(rotation_mode=kwargs.get("rotation_mode", "anchor"))        mtext.Annotation.__init__(self, s, xy, **kwargs)        self.set_transform(mtransforms.IdentityTransform())        if 'clip_on' in kwargs: self.set_clip_path(self.ax.patch)        self.ax._add_text(self)    def calc_angle_data(self):        ang = np.arctan2(self.p[1]-self.pa[1], self.p[0]-self.pa[0])        self.angle_data = np.rad2deg(ang)    def _get_rotation(self):        return self.ax.transData.transform_angles(np.array((self.angle_data,)),       np.array([self.pa[0], self.pa[1]]).reshape((1, 2)))[0]    def _set_rotation(self, rotation):        pass    _rotation = property(_get_rotation, _set_rotation)

用法示例：

fig, ax = plt.subplots()t = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)line, = ax.plot(t, t, color='blue', lw=2)ra = RotationAwareAnnotation("test label", xy=(.5,.5), p=(.6,.6), ax=ax,       xytext=(2,-1), textcoords="offset points", va="top")plt.show()

边缘盒的替代品

在某些情况下，在沿垂直线或x和y单位高度不同的文本上，上述 *** 作可能会失败。在这种情况下，以下内容将更适合。它以屏幕坐标为单位计算角度，而不是依靠角度变换。

class RotationAwareAnnotation2(mtext.Annotation):    def __init__(self, s, xy, p, pa=None, ax=None, **kwargs):        self.ax = ax or plt.gca()        self.p = p        if not pa: self.pa = xy        kwargs.update(rotation_mode=kwargs.get("rotation_mode", "anchor"))        mtext.Annotation.__init__(self, s, xy, **kwargs)        self.set_transform(mtransforms.IdentityTransform())        if 'clip_on' in kwargs: self.set_clip_path(self.ax.patch)        self.ax._add_text(self)    def calc_angle(self):        p = self.ax.transData.transform_point(self.p)        pa = self.ax.transData.transform_point(self.pa)        ang = np.arctan2(p[1]-pa[1], p[0]-pa[0])        return np.rad2deg(ang)    def _get_rotation(self):        return self.calc_angle()    def _set_rotation(self, rotation):        pass    _rotation = property(_get_rotation, _set_rotation)

在通常情况下，两者都会产生相同的输出。我不确定第二堂课是否有缺点，所以我将两者都留在这里，选择您认为更合适的那个。