4.5

4.5.md

@@ -29,6 +29,8 @@ ax.set_ylim(-2,2)
 plt.show()
 ```
 
+[源代码](http://matplotlib.org/mpl_examples/pyplots/annotation_basic.py)
+
 ![](http://matplotlib.org/_images/annotation_basic.png)
 
 在该示例中，`xy`（箭头尖端）和`xytext`位置（文本位置）都以数据坐标为单位。 有多种可以选择的其他坐标系 - 你可以使用`xycoords`和`textcoords`以及下列字符串之一（默认为`data`）指定`xy`和`xytext`的坐标系。
@@ -67,6 +69,8 @@ ax.annotate('local max', xy=(3, 1),  xycoords='data',
 
 在下面的示例中，`xy`点是原始坐标（`xycoords`默认为`'data'`）。 对于极坐标轴，它在`(theta, radius)`空间中。 此示例中的文本放置在图形小数坐标系中。 `matplotlib.text.Text`关键字`args`，例如`horizontalalignment`，`verticalalignment`和`fontsize`，从`annotate`传给`Text`实例。
 
+[源代码](http://matplotlib.org/mpl_examples/pyplots/annotation_polar.py)
+
 ![](http://matplotlib.org/_images/annotation_polar.png)
 
 注释（包括花式箭头）的所有高上大的内容的更多信息，请参阅[高级标注](http://matplotlib.org/users/annotations.html#plotting-guide-annotation)和[`pylab_examples`示例代码：`annotation_demo.py`](http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/annotation_demo.html#pylab-examples-annotation-demo)。
@@ -365,4 +369,169 @@ matplotlib 中的标注支持[标注文本](http://matplotlib.org/users/annotati
     
     ![](http://matplotlib.org/_images/annotate_simple_coord02.png)
     
-    
\ No newline at end of file
+5.  有时，您希望您的注释带有一些“偏移点”，不是距离注释点，而是距离某些其他点。 `OffsetFrom`是这种情况下的辅助类。
+    
+    ```py
+    import matplotlib.pyplot as plt
+
+    plt.figure(figsize=(3,2))
+    ax=plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.7])
+    an1 = ax.annotate("Test 1", xy=(0.5, 0.5), xycoords="data",
+                      va="center", ha="center",
+                      bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"))
+
+    from matplotlib.text import OffsetFrom
+    offset_from = OffsetFrom(an1, (0.5, 0))
+    an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(0.1, 0.1), xycoords="data",
+                      xytext=(0, -10), textcoords=offset_from,
+                      # xytext is offset points from "xy=(0.5, 0), xycoords=an1"
+                      va="top", ha="center",
+                      bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"),
+                      arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
+    plt.show()
+    ```
+    
+    ![](http://matplotlib.org/_images/annotate_simple_coord03.png)
+    
+    你可以参考这个链接：[`pylab_examples example code: annotation_demo3.py.`](http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/annotation_demo3.html#pylab-examples-annotation-demo3)。
+    
+### 使用`ConnectorPatch`
+
+`ConnectorPatch`类似于没有文本的标注。 虽然在大多数情况下建议使用标注函数，但是当您想在不同的轴上连接点时，`ConnectorPatch`很有用。
+
+
+```py
+from matplotlib.patches import ConnectionPatch
+xy = (0.2, 0.2)
+con = ConnectionPatch(xyA=xy, xyB=xy, coordsA="data", coordsB="data",
+                      axesA=ax1, axesB=ax2)
+ax2.add_artist(con)
+```
+
+上述代码连接了`ax1`中数据坐标的`xy`点，与`ax2`中数据坐标的`xy`点。这是个简单的例子。
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/connect_simple01.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/connect_simple01.png)
+
+虽然`ConnectorPatch`实例可以添加到任何轴，但您可能需要将其添加到绘图顺序中最新的轴，以防止与其他轴重叠。
+
+## 高级话题
+
+### 轴域之间的缩放效果
+
+`mpl_toolkits.axes_grid.inset_locator`定义了一些补丁类，用于互连两个轴域。 理解代码需要一些 mpl 转换如何工作的知识。 但是，利用它的方式很直接。
+
+[源代码](http://matplotlib.org/mpl_examples/pylab_examples/axes_zoom_effect.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/axes_zoom_effect1.png)
+
+### 定义自定义盒样式
+
+你可以使用自定义盒样式，`boxstyle`的值可以为如下形式的可调用对象：
+
+```py
+def __call__(self, x0, y0, width, height, mutation_size,
+             aspect_ratio=1.):
+    """
+    Given the location and size of the box, return the path of
+    the box around it.
+
+      - *x0*, *y0*, *width*, *height* : location and size of the box
+      - *mutation_size* : a reference scale for the mutation.
+      - *aspect_ratio* : aspect-ratio for the mutation.
+    """
+    path = ...
+    return path
+```
+
+这里是个复杂的例子：
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/custom_boxstyle01.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/custom_boxstyle01.png)
+
+但是，推荐你从`matplotlib.patches.BoxStyle._Base`派生，像这样：
+
+```py
+from matplotlib.path import Path
+from matplotlib.patches import BoxStyle
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# we may derive from matplotlib.patches.BoxStyle._Base class.
+# You need to override transmute method in this case.
+
+class MyStyle(BoxStyle._Base):
+    """
+    A simple box.
+    """
+
+    def __init__(self, pad=0.3):
+        """
+        The arguments need to be floating numbers and need to have
+        default values.
+
+         *pad*
+            amount of padding
+        """
+
+        self.pad = pad
+        super(MyStyle, self).__init__()
+
+    def transmute(self, x0, y0, width, height, mutation_size):
+        """
+        Given the location and size of the box, return the path of
+        the box around it.
+
+         - *x0*, *y0*, *width*, *height* : location and size of the box
+         - *mutation_size* : a reference scale for the mutation.
+
+        Often, the *mutation_size* is the font size of the text.
+        You don't need to worry about the rotation as it is
+        automatically taken care of.
+        """
+
+        # padding
+        pad = mutation_size * self.pad
+
+        # width and height with padding added.
+        width, height = width + 2.*pad, \
+                        height + 2.*pad,
+
+        # boundary of the padded box
+        x0, y0 = x0-pad, y0-pad,
+        x1, y1 = x0+width, y0 + height
+
+        cp = [(x0, y0),
+              (x1, y0), (x1, y1), (x0, y1),
+              (x0-pad, (y0+y1)/2.), (x0, y0),
+              (x0, y0)]
+
+        com = [Path.MOVETO,
+               Path.LINETO, Path.LINETO, Path.LINETO,
+               Path.LINETO, Path.LINETO,
+               Path.CLOSEPOLY]
+
+        path = Path(cp, com)
+
+        return path
+
+
+# register the custom style
+BoxStyle._style_list["angled"] = MyStyle
+
+plt.figure(1, figsize=(3,3))
+ax = plt.subplot(111)
+ax.text(0.5, 0.5, "Test", size=30, va="center", ha="center", rotation=30,
+        bbox=dict(boxstyle="angled,pad=0.5", alpha=0.2))
+
+del BoxStyle._style_list["angled"]
+
+plt.show()
+```
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/custom_boxstyle02.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/custom_boxstyle02.png)
+
+与之类似，您可以定义一个自定义的`ConnectionStyle`和一个自定义的`ArrowStyle`。 请参阅`lib/matplotlib/patches.py`的源代码，并查看每个样式类是如何定义的。
\ No newline at end of file