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python plt.figtext()求大神解答，谢谢题主python全选文本函数你好,
首先, plt是官网推荐python全选文本函数的对matplotlib.pyplot的缩写,即在python中通常有语句:
import matplotlib.pyplot as plt
其次, figtext()函数的作用是在图中添加文本信息,而函数中的参数,则是设置所添加文本的 位置 | 文本内容 | 字体 | 字体大小 | 对齐 等等,详细的参数可参照网址:
------------
下面python全选文本函数我们看一下figtext()函数的定义:
可以看出, x,y,s这三个参数是你调用时必传的, 其中:
x表示横坐标;
y表示纵坐标;
s表示要添加的文本内容;
*.需要注意的是,默认情况下x,y坐标的取值范围都是0到1
---------
下面来看题主的问题:
plt.figtext(0.2, 1 - i * 0.02, '%.5f' % angle, ha='center', va='bottom', fontsize=7)
其中头三个参数,按照上面说的对照一下:
0.2: 表示横坐标;
1-i*0.02: 表示纵坐标;
'%.5f' % angle: 表示要添加的文本内容,angle是变量名, %.5f表示将变量angle格式化为浮点数,并保留小数点后5位(如果有多位,则小数点后5位会4舍5入),举例来说:
a.'%.5f'%3得到的结果是 3.00000;
b. '%.5f'%3.141356得到的结果是 3.14136;
后面还有三个参数:
ha: 这是horizantal alignment的缩写,说白python全选文本函数了就是" 水平对齐方式 "
va: 这是vertical alignment的缩写, 说白了就是" 垂直对齐方式 "
fontsize: 这个即字面意思,即" 文本字体大小 "
*.关于figtext()函数, 官网给了两个例子,题主可以参考一下:还是上面给的那个链接, 拉到最底下有两个例子的超链接, 点进去就可以看到样例代码及运行效果图:
希望可以帮到题主, 欢迎追问.
python常用函数包有哪些？一些python常用函数包：
1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库 。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库 。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数 。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口 。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础 ， 后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务 。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础 ， 后者为 AWS 提供统一的命令行界面 。
S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库 。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改 。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer 。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写 。
pip很容易使用 。要安装一个包只需pip install package name即可 ， 而删除包只需pip uninstall package name即可 。
最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取 。该文件能选择包含所需版本的详细规范 。大多数 Python 项目都包含这样的文件 。
如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统 ， 反之亦然 。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展 。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能 ， python-dateutil就能补足那一块 。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上 。它让 Web 请求变得非常简单 。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包 。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多 。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项 。
7、Certifi
近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它 。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为 。
8、Idna
根据其 PyPI 页面 ， idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持 。”
IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode 。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串 。ToUnicode则逆转该过程 。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式 。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它 。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器 ， 这意味着它可以读写YAML 。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典 ， 甚至是类实例都包括在内 。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用 。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父 。它来自电信行业 。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本 。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统 ， 用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等 。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法 。
【python全选文本函数 python 全文搜索】12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集 。比如说 ， 需要分析大量随机文本时，这会很有用 。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它 。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现 。它支持：
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用 。
14、Jmespath
JMESPath ， 发音为“James path” ， 使 Python 中的 JSON 更容易使用 。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素 。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具 。不过，其文档很糟糕 。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接 。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南 。
16、Pytz
像dateutils一样 ， 这个库可帮助你处理日期和时间 。有时候，时区处理起来可能很麻烦 。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些 。
17、Futures
从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块 ， 可帮助你实现异步执行 。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport 。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块 。
18、Colorama
使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：
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Python 数据处理（三十五）—— 文本数据处理在pandas中，存储文本主要有两种方式
但一般建议使用StringDtype类型存储文本数据 。都是由于各种原因，现在字符串数据的默认存储类型还是object。
要存储为string类型，需要显式的设置dtype参数
或者在创建Series或DataFrame之后，使用astype转换类型
也可以使用StringDtype/"string"转换其他非字符串类型的数据
转换现有数据的类型
StringDtype类型对象与object类型之间存在一些差异
两个结果的输出都是Int64类型 。将其与object类型比较
当存在NA值时，输出为float64。类似地，对于返回布尔值的方法
Series和Index有一套字符串处理方法，可以方便地对数组的每个元素进行操作，最重要的是，这些方法会自动忽略缺失值 。
这些方法可以通过str属性访问，通常具有与内置字符串方法相匹配的名称
Index上的字符串方法对于清理或转换DataFrame的列特别有用 。
例如 ， 您可能有带有前导或后置空格的列
因为df.columns是一个Index对象，所以我们可以使用.str访问器
我们可以根据需要对列名进行处理，然后重新设置列名 。
例如，我们删除列名的前后空格，并将其改为小写字母，同时用_替换剩余的空格
split方法会返回一个值为list的Series
可以使用get或[]访问拆分后的列表中的元素
更简单的方法是设置expand参数，返回一个DataFrame
当原来的Series包含StringDtype类型的数据时，输出列也将全部为StringDtype
当然，也可以设置切割次数
它还有个对应的rsplit方法，从右边起始对字符串进行拆分
replace参数支持使用正则表达式，前两个参数是pat (匹配模式) 和repl (替换字符串)
如果只是想要替换字符串字面值 ， 可以将regex参数设置为False ， 而不需要对每个特殊字符进行转义 。此时pat和repl参数必须是字符串
此外，replace方法还接受一个可调用的替换函数，会使用re.sub()方法在每个匹配的模式上调用该函数
该函数需要传入一个正则对象作为位置参数，并返回一个字符串 。例如
replace方法的pat参数还接受re.compile()编译的正则表达式对象 。所有的flags需要在编译正则对象时设置
如果在replace中设置flags参数，则会抛出异常
有几种方法可以将一个Series或Index与自己或其他的Series或Index相连接，所有这些方法都是基于cat()方法
可以连接一个Series或Index的内容
如果未指定sep参数，则默认为空字符串
默认会跳过缺失值，也可以使用na_rep指定缺失值的表示方式
cat()的第一个参数others可以是类似列表的对象，但是其长度需要和调用对象一致
只要两个对象中存在缺失值，对应的结果中也是缺失值，除非指定了na_rep
others参数也可以是二维的，但是得保证其行数必须与调用的对象一致
对于Series或DataFrame的连接，可以通过设置join参数指定对齐方式
通常join可选范围为：'left' ,'outer' ,'inner' ,'right'。此时，不再要求两个对象长度一致
当others参数是DataFrame时，也可以使用
可以将一些类似数组的对象（如Series ， Index等）放在一个类似列表的容器中，然后传递给cat
对于没有索引的对象，其长度必须与调用cat的对象相同 。但是Series和Index可以是任意的，除非设置了json=None。
如果在others参数上包含不同索引的对象，且设置了join='right' ， 则最后的结果将会是这些索引的并集
一文秒懂python正则表达式常用函数01 Re概览
Re模块是python的内置模块，提供了正则表达式在python中的所有用法，默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹（如 ..\Python\Python37\Lib） 。主要提供了3大类字符串操作方法：
字符查找/匹配
字符替换
字符分割
由于是面向字符串类型的模块，就不得不提到字符串编码类型 。re模块中 ， 模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型) ，也可以是8位字节串 (bytes，2位16进制数字 ， 例如\xe5) ， 但要求二者必须是同类型字符串 。
02 字符串查找/匹配
预编译：compile
在介绍查找和匹配函数前 ， 首先需要知道re的compile函数，该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型，以便后续快速匹配和复用
import repattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}')type(pattern) #re.Pattern
此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern) ，命名为pattern，用于匹配2-5位小写字母的模式串 。后续在使用其他正则表达式函数时 ， 即可使用pattern进行方法调用 。
匹配：match
match函数用于从文本串的起始位置开始匹配，若匹配成功，则返回相应的匹配对象，此时可调用group()方法返回匹配结果，也可用span()方法返回匹配起止下标区间；否则返回None
import repattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.match(text1)print(res) #if res:print(res.group()) #thisprint(res.span()) #(0, 4)text2 = '是的, this is a re test'print(pattern.match(text2))#None
match函数还有一个变形函数fullmatch，当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时，返回一个匹配对象 ， 否则返回None
搜索：search
match只提供了从文本串起始位置匹配的结果 ， 如果想从任意位置匹配，则可调用search方法，与match方法类似，当任意位置匹配成功，则立即返回一个匹配对象，也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串
import repattern = re.compile(r'\s[a-z]{2}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.search(text1)print(res) #if res:print(res.group()) #isprint(res.span()) #(4, 7)pattern2 = re.compile(r'\s[a-z]{5}')text2 = '是的,this is a re test'print(pattern2.search(text2))#None
match和search均用于匹配单个结果，唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配，而后者从任意位置匹配，匹配成功则返回一个match对象 。
全搜索：findall/finditer
几乎是最常用的正则表达式函数，用于寻找所有匹配的结果，例如在爬虫信息提取中，可非常方便地提取所有匹配字段
import repattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.findall(text1)print(res) #[' is', ' re', ' test']
findall返回的是一个列表对象类型，当无匹配对象时，返回一个空列表 。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存 ， 可以调用finditer函数返回一个迭代器类型，其中每个迭代元素是一个match对象 ， 可继续调用group和span方法获取相应结果
import repattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.finditer(text1)for r in res:print(r.group())"""isretest"""
当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时，上述所有方法也可直接调用re类函数，而无需事先编译 。此时各方法的第一个参数为模式串 。
import repattern = re.compile(r'\d{2,5}')text = 'this is re test're.findall('[a-z] ', text) #['this', 'is', 're', 'test']03 字符串替换/分割
替换:sub/subn
当需要对文本串进行条件替换时，可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法) ，相应参数分别为模式串、替换格式、文本串，还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式 。通过在模式串进行分组，可实现字符串的格式化替换（类似字符串的format方法），以实现特定任务 。
import retext = 'today is 2020-03-05'print(re.sub('-', '', text)) #'today is 20200305'print(re.sub('-', '', text, 1)) #'today is 202003-05'print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)) #'today is 03/05/2020'
re.sub的一个变形方法是re.subn，区别是返回一个2元素的元组 ， 其中第一个元素为替换结果 ， 第二个为替换次数
import retext = 'today is 2020-03-05'print(re.subn('-', '', text)) #('today is 20200305', 2)
分割：split
还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割，相当于.split()方法的一个加强版，实现特定模式的分割，返回一个切割后的结果列表
import retext = 'today is a re test, what do you mind?'print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?']04 总结
python中的re模块提供了正则表达式的常用方法 ， 每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式
常用的匹配函数：match/fullmatch
常用的搜索函数：search/findall/finditer
常用的替换函数：sub/subn
常用的切割函数：split
还有其他很多方法 ， 但不是很常用 ， 具体可参考官方文档
另外，python还有第三方正则表达式库regex可供选择
到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！
python全选文本函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python 全文搜索、python全选文本函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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