Matplotlib中如何实现文本在圆形内精准水平垂直居中？

问题根源 #

Matplotlib的axis.text()方法中，va="center"是基于**字体基线（baseline）**与字体顶线（ascent）、底线（descent）的中间位置对齐，而非字符的视觉中心。像数字"0"这类无下行部分的字符，其视觉重心高于这个基线中心，就会出现垂直偏移的现象。

通用解决方案 #

以下方案适配普通数字、组合文本（如(0,0)）及TeX复杂标记（如$\mathbf{(0,0)}$）：

方案1：基于文本渲染边界的手动校准 #

通过获取文本实际渲染的边界框，计算视觉中心与当前对齐点的偏移，再调整文本位置，实现精准居中：

from matplotlib import patches
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
axis1 = fig.add_subplot(111)
plt.axis('off')
axis1.set(xlim=[-1,1], ylim=[-1,1], aspect=1)

# 添加圆形
smallcircle = patches.Circle(xy=(0,0), radius=0.8, facecolor='g')
axis1.add_patch(smallcircle)

# 先绘制文本并渲染，获取边界框
text_obj = axis1.text(x=0, y=0, s='0', fontsize=55, ha="center", va="center", color='k')
fig.canvas.draw()  # 必须执行渲染才能获取准确的边界数据

# 将像素边界转换为数据坐标
bbox_pixel = text_obj.get_window_extent()
bbox_data = axis1.transData.inverted().transform(bbox_pixel)

# 计算视觉中心与当前y位置的偏移量
current_y = text_obj.get_position()[1]
visual_center_y = (bbox_data[0][1] + bbox_data[1][1]) / 2
y_offset = visual_center_y - current_y

# 调整文本y坐标
text_obj.set_y(current_y + y_offset)

plt.show()

方案2：使用OffsetBox创建自动居中容器 #

利用matplotlib.offsetbox的组件，自动将文本在容器内视觉居中，无需手动计算偏移：

from matplotlib import patches
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.offsetbox import TextArea, AnnotationBbox

fig = plt.figure()
axis1 = fig.add_subplot(111)
plt.axis('off')
axis1.set(xlim=[-1,1], ylim=[-1,1], aspect=1)

# 添加圆形
smallcircle = patches.Circle(xy=(0,0), radius=0.8, facecolor='g')
axis1.add_patch(smallcircle)

# 创建文本区域，支持普通文本或TeX公式
text_area = TextArea('0', textprops={'fontsize':55, 'color':'k'})
# 适配TeX公式的示例：替换为下方代码
# text_area = TextArea(r'$\mathbf{(0,0)}$', textprops={'fontsize':40, 'color':'k'})

# 创建注释框，将文本区域定位在圆心并居中
ab = AnnotationBbox(
    text_area, (0,0),
    xycoords='data',
    boxcoords='data',
    box_alignment=(0.5, 0.5),  # 水平、垂直方向均居中
    pad=0, frameon=False
)
axis1.add_artist(ab)

plt.show()

方案3：快速微调（仅适配固定场景） #

如果是固定字符和字体的场景，可以手动微调y坐标并设置va="baseline"，但该方法不具备通用性：

axis1.text(x=0, y=-0.03, s='0', fontsize=55, ha="center", va="baseline", color='k')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JSdJ