Matplotlib文本w /自动换行和文本突出显示

Question

我正在尝试做什么

我正在使用matplotlib，我希望能够创建一些动态脚注，能够包装和突出显示左对齐文本。

最简单的解决方案是确定一种可靠的方法，将字体大小比例转换为图形轴比例（例如，如果字体大小为8比30，则y轴上的空间占用多少文本占用空间）但我会更开心解决问题的方法。

例如：

我的hokey代码：

我修改了this question中的一些代码，但它仍然需要在新行上突出显示文本，因此自动换行并不完全理想。

基本上它假设段落分为三类，并相应地格式化：

1. 纯文本
2. 突出显示的文字
3. 一个，非常大，字或数字

这段代码感觉非常弱，所以除了找到可以包装和突出显示文本的内容之外，我还会接受更清晰的解决方案。 **请注意，这仅适用于交互模式（例如ipython笔记本或类似），因为text.draw(fig.canvas.get_renderer())不能从非交互式工作。

from matplotlib import transforms
from matplotlib import pyplot as plt

def parse_text_type(story, highlight_text, bold, num_tag, highlight_tag):

    str_list = []
    for x in story.split("___"):
        if x == 'highlight':
            str_list.append([highlight_text,highlight_tag])
        elif x == 'bold':
            str_list.append([bold,num_tag])
        elif x != '':
            str_list.append([x,"___background___"])
    return str_list

def make_plot(parsed_story):

    ax = plt.subplot(111)
    plt.plot([0,0.5],[0,1],lw=0)
    t = plt.gca().transData
    fig = plt.gcf()


    for i,x in enumerate(parsed_story):

        if x[1] == '___background___':
            text = plt.text(
            -1, 1, x[0], ha='left', transform=t,
            va='top', fontsize=18, color='#999999')

        elif x[1] == '___highlight___':
            text = plt.text(
                -1, 1, x[0], ha='left', transform=t, weight='bold',
                va='top', fontsize=18, color='#32618b'
            )

        elif x[1] == '___bold___':
            text = plt.text(
                -1, 1, x[0], ha='left', transform=t,
                va='top', fontsize=100, color='#32618b', rasterized=None
            )

        text.draw(fig.canvas.get_renderer())
        ex = text.get_window_extent()
        t = transforms.offset_copy(text._transform, y=-ex.height - 5, units='dots')

        plt.axis('off');

    return fig, ax


def generate_wordplot(number, highlight_text, story):

    num_tag = '___number___'
    highlight_tag = '___highlight___'

    story = story.format(number=num_tag, highlight=highlight_tag)
    parsed_story = parse_text_type(story,highlight_text, number, num_tag, highlight_tag)

    return make_plot(parsed_story)

if __name__ == '__main__':

    bold = "99.9%"
    highlight_text = "humans drink water"
    story = "One survey found that {bold}of {highlight}"

    fig, ax = generate_wordplot(bold, highlight_text, story)