matplotlib折线图折线上显示数据

可以使用matplotlib中的annotate()函数在折线上添加数据标签。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]

# 折线图
plt.plot(x, y)

# 添加数据标签
for i in range(len(x)):
    plt.annotate(str(y[i]), xy=(x[i], y[i]), xytext=(x[i]+0.1, y[i]+0.1))

# 显示图形
plt.show()

结果：


相关问题

matplotlib折线图显示值

Matplotlib是一个强大的Python数据可视化库，可以创建各种类型的图表，包括折线图。要在Matplotlib中创建折线图并显示值，你需要按照以下步骤操作：

1. **导入所需模块**：
首先，你需要导入`matplotlib.pyplot`模块，通常简称为`plt`，它包含了大部分绘图功能。

import matplotlib.pyplot as plt

2. **准备数据**：
创建两个列表或数组，分别表示x轴和y轴的数值。例如，如果你有一个时间序列和对应的值：

x = [0, 1, 2, 3, 4]  # x轴数据点
y = [5, 10, 15, 20, 25]  # y轴对应的数据点

3. **绘制折线图**：
使用`plt.plot()`函数绘制折线图，第一个参数是x轴数据，第二个参数是y轴数据。

plt.plot(x, y)

4. **添加标题和标签**：
添加图表的标题、x轴和y轴标签，以便于理解。

plt.title('折线图示例')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

5. **显示图形**：
使用`plt.show()`函数展示图形。

plt.show()

6. **显示每个数据点的值**：
如果你想在图表上显示每个数据点的值，你可以使用`plt.annotate()`函数。提供文本字符串，指定位置和标记。

for i in range(len(x)):
    plt.annotate(f'{y[i]}', (x[i], y[i]))

结合以上所有部分，完整的例子代码会像这样：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0, 1, 2, 3, 4]
y = [5, 10, 15, 20, 25]

plt.plot(x, y)
plt.title('折线图示例')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

for i in range(len(x)):
    plt.annotate(f'{y[i]}', (x[i], y[i]))

plt.show()

matplotlib折线图添加数据标签

在Matplotlib库中创建折线图并添加数据标签是非常常见的操作。你可以通过`text()`函数配合坐标位置来实现这一点。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加数据标签
for i in range(len(x)):
    # 定义每个点的横纵坐标的值，以及对应的标签文本
    plt.text(x[i], y[i] + 0.5, f'(x={x[i]:.2f}, y={y[i]:.2f})', ha='center')  # ha表示水平对齐方式

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们遍历了每个数据点，并在每条曲线旁边标注出了该点的 `(x, y)` 坐标值。`ha='center'` 确保标签居中。

如果你想要更高级的定制，比如自定义字体、颜色等，可以查阅`text()`函数的详细文档。