标记和标签 (Labels and Legends): 对于每条线添加合适的标签，使用legend()生成图例以便识别各条线代表的内容。 具体操作代码

在Matplotlib中，标记和标签是非常重要的视觉辅助工具，可以帮助用户理解折线图的含义。通常，我们会在每条折线上添加标记（Markers），并在图例（Legend）中提供标签。这里是一个简单的例子，展示了如何操作：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有三条线的数据
line1, = plt.plot(x_data, y_data_1, label="线1")
line2, = plt.plot(x_data, y_data_2, label="线2")
line3, = plt.plot(x_data, y_data_3, label="线3")

# 添加标记，比如点、星形等
plt.scatter(x_data[::10], y_data_1[::10], marker='o', c=line1.get_color(), label="点标记")
plt.scatter(x_data[::10], y_data_2[::10], marker='*', c=line2.get_color(), label="星形标记")
plt.scatter(x_data[::10], y_data_3[::10], marker='^', c=line3.get_color(), label="三角形标记")

# 显示图例
plt.legend(handles=[line1, line2, line3, scatter_obj1, scatter_obj2, scatter_obj3], loc="upper right")  # scatter_obj1,2,3为scatter对象

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("示例折线图")
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

# 显示图形
plt.show()

在这个代码中，`scatter()`函数用于添加标记，`handles`参数传递的是你要出现在图例中的对象，`loc`参数指定图例的位置。通过这种方式，用户可以很容易地区分出各个折线所代表的不同内容。