matplotlib text可以对图形起到解释说明的作用，作用上面大致与legend类似。
__author__ = 'lee'
# 2015年11月05日13:20:39
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
# the histogram of the data
# 设置数据的直方图
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75)
plt.xlabel("Smarts")
plt.ylabel("Probability")
plt.title(r"$\sigma_i=15$")
plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$', color = 'r')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()
效果图：
text位置和数学公式
plt.text(60, .025, r’$\mu=100,\ \sigma=15$’, color = ‘r’)
前两位表示这个text的坐标在(60, 0.25)的地方,
所以text文字的开头就在直角坐标系中(60, 0.25)处
另外text是可以设置在图形中的任何位置的，只需要更具坐标自己调节就可以了
添加数学公式如：具体参见Matplotlib手册54页
属性
这些属性都可以设置到title, xlabel, ylabel中
给图形添加注解
__author__ = 'lee'
# 2015年11月05日13:51:58
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.subplot(111)
t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2*np.pi*t)
# line, = plt.plot(t, s, lw=2)
plt.plot(t, s, lw=2)
plt.annotate("local max", xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
arrowprops=dict(width = 2, facecolor="black", shrink=0.05),
)
plt.ylim(-2,2)
plt.show()
注解效果图：
注解文本位置和箭头位置
通过annotate注解进行设置，
此时的注解文本的位置依照xy,xytext这两个值来确定的
也就是要注解的位置，和注解文字的位置
注：如果是在雷达图中的注解位置是按照度数（np.pi）和半径来确定位置的，
也是需要两个值来确定。例如：
xy = (-np.pi/7, 0.7), xytext = (-np.pi/2, 7)
注解箭头属性：
以上代码中的箭头代码：
plt.annotate(“local max”, xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
arrowprops=dict(width = 2, facecolor=”black”, shrink=0.05),)
text的属性可以直接加载里面，如：将标注的字体改为红色：
plt.annotate(‘local max’, xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5), color = ‘r’,
arrowprops=dict(facecolor=’black’, shrink=0.05))
如果需要改变箭头的属性，就需要用到上述属性
注：在属性设置中，当shrink属性超过50%，也就是设置的值大于0.5时，箭头就会反转。