diff --git a/3.9.md b/3.9.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..417ecb2a248c707a0d749207ea65d897f5043463
--- /dev/null
+++ b/3.9.md
@@ -0,0 +1,303 @@
+# 3.9 轴域标注
+
+> 原文：[Annotating Axes](http://matplotlib.org/users/annotations_guide.html)
+
+> 译者：[飞龙](https://github.com/)
+
+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
+
+## 轴域标注
+
+除非你已经读过了[文本标注](http://matplotlib.org/users/annotations_intro.html#annotations-tutorial)、[`text()`](http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.text)和[`annotate()`](http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.annotate)，否则不要继续往下看。
+
+## 使用框和文本来标注
+
+让我们以一个简单的例子来开始。
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/annotate_text_arrow.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/annotate_text_arrow.png)
+
+在`pyplot`模块（或`Axes`类的`text`方法）中的`text()`函数接受`bbox`关键字参数，并且在提供时，在文本周围绘制一个框。
+
+与文本相关联的`patch`对象可以通过以下方式访问：
+
+```py
+bb = t.get_bbox_patch()
+```
+
+返回值是`FancyBboxPatch`的一个实例，并且`patch`属性（如`facecolor`，`edgewidth`等）可以像平常一样访问和修改。 为了更改框的形状，请使用`set_boxstyle`方法。
+
+```py
+bb.set_boxstyle("rarrow", pad=0.6)
+```
+
+该参数是框样式的名称与其作为关键字参数的属性。 目前，实现了以下框样式。
+
+| 类 | 名称 | 属性 |
+| --- | --- |
+| Circle | `circle` | `pad=0.3` |
+| DArrow | `darrow` | `pad=0.3` |
+| LArrow | `larrow` | `pad=0.3` |
+| RArrow | `rarrow` | `pad=0.3` |
+| Round | `round` | `pad=0.3,rounding_size=None` |
+| Round4 | `round4` | `pad=0.3,rounding_size=None` |
+| Roundtooth | `roundtooth` | `pad=0.3,tooth_size=None` |
+| Sawtooth | `sawtooth` | `pad=0.3,tooth_size=None` |
+| Square | `square` | `pad=0.3` |
+
+[源代码](http://matplotlib.org/mpl_examples/pylab_examples/fancybox_demo2.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/fancybox_demo22.png)
+
+注意，属性参数可以在样式名称中用逗号分隔（在初始化文本实例时，此形式可以用作`bbox`参数的`boxstyle`的值）。
+
+```py
+bb.set_boxstyle("rarrow,pad=0.6")
+```
+
+## 使用箭头来标注
+
+
+`pyplot`模块（或`Axes`类的`annotate`方法）中的`annotate()`函数用于绘制连接图上两点的箭头。
+
+```py
+ax.annotate("Annotation",
+            xy=(x1, y1), xycoords='data',
+            xytext=(x2, y2), textcoords='offset points',
+            )
+```
+
+这会使用`textcoords`中提供的，`xytext`处的文本标注提供坐标（`xycoords`）中的`xy`处的点。 通常，数据坐标中规定了标注点，偏移点中规定了标注文本。 请参阅`annotate()`了解可用的坐标系。
+
+连接两个点（`xy`和`xytext`）的箭头可以通过指定`arrowprops`参数可选地绘制。 为了仅绘制箭头，请使用空字符串作为第一个参数。
+
+```py
+ax.annotate("",
+            xy=(0.2, 0.2), xycoords='data',
+            xytext=(0.8, 0.8), textcoords='data',
+            arrowprops=dict(arrowstyle="->",
+                            connectionstyle="arc3"),
+            )
+```
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/annotate_simple01.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/annotate_simple01.png)
+
+箭头的绘制需要几个步骤。
+
++ 创建两个点之间的连接路径。 这由`connectionstyle`键值控制。
++ 如果提供了`patch`对象（`patchA`和`patchB`），则会剪切路径以避开该`patch`。
++ 路径进一步由提供的像素总量来缩小（`shirnkA`&`shrinkB`）
++ 路径转换为箭头`patch`，由`arrowstyle`键值控制。
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/annotate_explain.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/annotate_explain.png)
+
+两个点之间的连接路径的创建由`connectionstyle `键控制，并且可用以下样式。
+
+| 名称 | 属性 |
+| --- | --- |
+| angle | `angleA=90,angleB=0,rad=0.0` |
+| angle3 | `angleA=90,angleB=0` |
+| arc | `angleA=0,angleB=0,armA=None,armB=None,rad=0.0` |
+| arc3 | `rad=0.0` |
+| bar | `armA=0.0,armB=0.0,fraction=0.3,angle=None` |
+
+注意，`angle3`和`arc3`中的`3`意味着所得到的路径是二次样条段（三个控制点）。 如下面将讨论的，当连接路径是二次样条时，可以使用一些箭头样式选项。
+
+每个连接样式的行为在下面的示例中（有限地）演示。 （警告：条形样式的行为当前未定义好，将来可能会更改）。
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/connectionstyle_demo.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/connectionstyle_demo.png)
+
+然后根据给定的箭头样式将连接路径（在剪切和收缩之后）变换为箭头`patch`。
+
+| 名称 | 属性 |
+| --- | --- |
+| - | `None` |
+| -> | `head_length=0.4,head_width=0.2` |
+| -[ | `widthB=1.0,lengthB=0.2,angleB=None` |
+| |-| | `widthA=1.0,widthB=1.0` |
+| -|> | `head_length=0.4,head_width=0.2` |
+| <- | `head_length=0.4,head_width=0.2` |
+| <-> | `head_length=0.4,head_width=0.2` |
+| <&#124;- | `head_length=0.4,head_width=0.2` |
+| <|-&#124;> | `head_length=0.4,head_width=0.2` |
+| fancy | `head_length=0.4,head_width=0.4,tail_width=0.4` |
+| simple | `head_length=0.5,head_width=0.5,tail_width=0.2` |
+| wedge | `tail_width=0.3,shrink_factor=0.5` |
+
+[源代码](http://matplotlib.org/mpl_examples/pylab_examples/fancyarrow_demo.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/fancyarrow_demo2.png)
+
+一些箭头仅适用于生成二次样条线段的连接样式。 他们是`fancy`，`simple`，`wedge`。 对于这些箭头样式，必须使用`angle3`或`arc3`连接样式。
+
+如果提供了标注字符串，则`patchA`默认设置为文本的`bbox patch`。
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/annotate_simple02.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/annotate_simple02.png)
+
+与`text`命令一样，可以使用`bbox`参数来绘制文本周围的框。
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/annotate_simple03.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/annotate_simple03.png)
+
+默认情况下，起点设置为文本范围的中心。 可以使用`relpos`键值进行调整。 这些值根据文本的范围进行归一化。 例如，`(0,0)`表示左下角，`(1,1)`表示右上角。
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/annotate_simple04.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/annotate_simple04.png)
+
+## 将 artist 放置在轴域的锚定位置
+
+有一类 artist 可以放置在轴域的锚定位置。 一个常见的例子是图例。 这种类型的 artist 可以使用`OffsetBox`类创建。 `mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists`中有几个预定义类。
+
+```py
+from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredText
+at = AnchoredText("Figure 1a",
+                  prop=dict(size=8), frameon=True,
+                  loc=2,
+                  )
+at.patch.set_boxstyle("round,pad=0.,rounding_size=0.2")
+ax.add_artist(at)
+```
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/anchored_box01.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/anchored_box01.png)
+
+`loc`关键字与`legend`命令中含义相同。
+
+一个简单的应用是当 artist （或 artist 的集合）的像素大小在创建时已知。 例如，如果要绘制一个固定大小为 20 像素 ×20 像素（半径为 10 像素）的圆，则可以使用`AnchoredDrawingArea`。 实例使用绘图区域的大小创建（以像素为单位）。 用户可以在绘图区任意添加 artist。 注意，添加到绘图区域的 artist 的范围与绘制区域本身的位置无关，只和初始大小有关。
+
+```py
+from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredDrawingArea
+
+ada = AnchoredDrawingArea(20, 20, 0, 0,
+                          loc=1, pad=0., frameon=False)
+p1 = Circle((10, 10), 10)
+ada.drawing_area.add_artist(p1)
+p2 = Circle((30, 10), 5, fc="r")
+ada.drawing_area.add_artist(p2)
+```
+
+添加到绘图区域的 artist 不应该具有变换集（它们将被重写），并且那些 artist 的尺寸被解释为像素坐标，即，上述示例中的圆的半径分别是 10 像素和 5 像素。
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/anchored_box02.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/anchored_box02.png)
+
+有时，你想让你的 artist 按数据坐标（或其他坐标，而不是画布像素）缩放。 你可以使用`AnchoredAuxTransformBox`类。 这类似于`AnchoredDrawingArea`，除了 artist 的范围在绘制时由指定的变换确定。
+
+```py
+from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredAuxTransformBox
+
+box = AnchoredAuxTransformBox(ax.transData, loc=2)
+el = Ellipse((0,0), width=0.1, height=0.4, angle=30) # in data coordinates!
+box.drawing_area.add_artist(el)
+```
+
+上述示例中的椭圆具有在数据坐标中对应于 0.1 和 0.4 的宽度和高度，并且当轴域的视图限制改变时将自动缩放。
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/anchored_box03.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/anchored_box03.png)
+
+如图例所示，可以设置`bbox_to_anchor`参数。 使用`HPacker`和`VPacker`，你可以像图例中一样排列 artist（事实上，这是图例的创建方式）。
+
+[源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/anchored_box04.py)
+
+![](http://matplotlib.org/_images/anchored_box04.png)
+
+请注意，与图例不同，默认情况下，`bbox_transform`设置为`IdentityTransform`。
+
+## 使用复杂坐标来标注
+
+matplotlib 中的标注支持[标注文本](http://matplotlib.org/users/annotations_intro.html#annotations-tutorial)中描述的几种类型的坐标。 对于想要更多控制的高级用户，它支持几个其他选项。
+
+1.  `Transform`实例，例如：
+
+    ```py
+    ax.annotate("Test", xy=(0.5, 0.5), xycoords=ax.transAxes)
+    ```
+    
+    相当于：
+    
+    ```py
+    ax.annotate("Test", xy=(0.5, 0.5), xycoords="axes fraction")
+    ```
+    
+    使用它，你可以在其他轴域内标注一个点：
+    
+    ```py
+    ax1, ax2 = subplot(121), subplot(122)
+    ax2.annotate("Test", xy=(0.5, 0.5), xycoords=ax1.transData,
+                 xytext=(0.5, 0.5), textcoords=ax2.transData,
+                 arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
+    ```
+    
+2.  `Artist`实例。`xy`值（或`xytext`）被解释为 artist 的`bbox`（`get_window_extent`的返回值）的小数坐标。
+
+    ```py
+    an1 = ax.annotate("Test 1", xy=(0.5, 0.5), xycoords="data",
+                      va="center", ha="center",
+                      bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"))
+    an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(1, 0.5), xycoords=an1, # (1,0.5) of the an1's bbox
+                      xytext=(30,0), textcoords="offset points",
+                      va="center", ha="left",
+                      bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"),
+                      arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
+    ```
+    
+    [源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/annotate_simple_coord01.py)
+    
+    ![](http://matplotlib.org/_images/annotate_simple_coord01.png)
+    
+    请注意，你的责任是在绘制`an2`之前确定坐标 artist（上例中的`an1`）的范围。 在大多数情况下，这意味着`an2`需要晚于`an1`。
+    
+3.  一个返回`BboxBase`或`Transform`的实例的可调用对象。 如果返回一个变换，它与 1 相同，如果返回`bbox`，它与 2 相同。可调用对象应该接受`renderer`实例的单个参数。 例如，以下两个命令产生相同的结果：
+
+    ```py
+    an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(1, 0.5), xycoords=an1,
+                      xytext=(30,0), textcoords="offset points")
+    an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(1, 0.5), xycoords=an1.get_window_extent,
+                      xytext=(30,0), textcoords="offset points")
+    ```
+    
+4.  指定二元坐标的元组。 第一项用于`x`坐标，第二项用于`y`坐标。 例如，
+
+    ```py
+    annotate("Test", xy=(0.5, 1), xycoords=("data", "axes fraction"))
+    ```
+    
+    0.5 的单位是数据坐标，1 的单位是归一化轴域坐标。 你可以像使用元组一样使用 artist 或转换。 例如，
+    
+    ```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"))
+
+    an2 = ax.annotate("Test 2", xy=(0.5, 1.), xycoords=an1,
+                      xytext=(0.5,1.1), textcoords=(an1, "axes fraction"),
+                      va="bottom", ha="center",
+                      bbox=dict(boxstyle="round", fc="w"),
+                      arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
+    plt.show()
+    ```
+    
+    [源代码](http://matplotlib.org/users/plotting/examples/annotate_simple_coord02.py)
+    
+    ![](http://matplotlib.org/_images/annotate_simple_coord02.png)
+    
+    
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