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。

matplotlib在折线图上显示数值

要在matplotlib折线图上显示数值，可以使用plt.text()函数将文本添加到图表中。

例如，下面的代码将在折线图上显示每个数据点的值：

import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加文本标签
for i in range(len(x)):
    plt.text(x[i], y[i], y[i], ha='center', va='bottom')

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们使用for循环遍历每个数据点，并使用plt.text()函数将其值添加到图表上。ha和va参数用于设置文本的水平和垂直对齐方式。在这个例子中，我们将文本居中对齐，并将其放置在每个数据点的顶部。