Python Plot Label Value

在数据可视化时，我们经常需要将数据标记在图表上，为此我们可以使用 Python 中的 matplotlib 库来实现。

安装 matplotlib

在终端或者命令行中输入以下命令：

pip install matplotlib

基本的 plot 方法

首先，我们可以使用 matplotlib 的 plot() 方法绘制简单的线图。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]

plt.plot(x, y)
plt.show()

这段代码会绘制出 $y = x^2$ 的线图。但是这个图并没有任何标记，接下来我们会添加标记。

添加标记

我们可以在 plot() 方法中添加第三个参数 label 来为线条添加标记。

plt.plot(x, y, label='Square')
plt.legend()
plt.show()

上述代码会在左上角添加一个标签为 'Square' 的标记。

标记和数据

我们可以使用 annotate() 方法来给线图的特定数据点添加标签和值。

plt.plot(x, y, label='Square')
plt.annotate('Point 1\nx: 2\ny: 4', xy=(2, 4), xytext=(2.5, 10),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.legend()
plt.show()

上述代码会在点 $(2, 4)$ 处添加一个标记，标记的文字为 'Point 1\nx: 2\ny: 4'，其中 \n 代表换行。xytext 参数代表标记的文本所在位置。

图例

我们还可以使用 legend() 方法自定义图例的位置和样式。

plt.plot(x, y, label='Square')
plt.annotate('Point 1\nx: 2\ny: 4', xy=(2, 4), xytext=(2.5, 10),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.legend(loc='center right', shadow=True, fontsize='small')
plt.show()

上述代码将图例移动到了中间右侧，并添加了阴影和小字体。

这就是 Python 中如何添加标记和值的方法。使用这些方法，我们可以有效地为图表增加可读性与清晰度，让数据更加直观、易于理解。