Python Matplotlib: 在总图上添加注释而不遮挡子图

你可以使用matplotlib库的annotate函数来实现在总图上展示注释信息，并且不遮挡子图的显示。annotate函数可以在图上指定一个点，并在该点处添加注释信息。\n\n下面是一个示例代码，展示了如何在总图上添加注释信息，并且不遮挡子图的显示：\n\npython\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# 创建一个总图和6个子图\nfig, axes = plt.subplots(2, 3)\n\n# 在总图上添加注释信息\nfig.text(0.5, 0.95, '注释信息', ha='center', fontsize=12)\n\n# 在子图上绘制数据\nfor i, ax in enumerate(axes.flat):\n # 绘制子图数据\n ax.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])\n # 在子图上添加注释信息\n ax.annotate('子图{}'.format(i+1), xy=(2, 2), xytext=(2.5, 2.5),\n arrowprops=dict(facecolor='black', arrowstyle='->'))\n\n# 调整子图间距和总图布局\nplt.tight_layout()\n\n# 显示图形\nplt.show()\n\n\n在上述示例中，我们首先创建一个总图和6个子图。然后使用fig.text函数在总图上添加注释信息，该函数的第一个参数是注释信息的x坐标位置（相对于总图左下角为原点），第二个参数是注释信息的y坐标位置，第三个参数是注释信息的内容，ha参数用于指定水平对齐方式，fontsize参数用于设置字体大小。\n\n接下来，我们使用enumerate函数遍历每个子图，对每个子图进行绘制数据，并使用annotate函数在子图上添加注释信息。annotate函数的第一个参数是注释信息的内容，xy参数是注释的目标点的坐标，xytext参数是注释文本的位置，arrowprops参数用于设置箭头的样式。\n\n最后，使用plt.tight_layout函数调整子图间距和总图布局，确保注释信息不会遮挡子图的显示。最后使用plt.show()函数显示图形。\n\n你可以根据自己的需求调整注释信息的位置、样式和内容。