Python+matplotlib数据可视化鼠标悬停自动标注功能实现

要实现Python+matplotlib数据可视化鼠标悬停自动标注功能，可以使用matplotlib中的annotate()函数，该函数可以在图形中添加注释文本。

具体实现步骤如下：

1. 导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox

2. 创建图形并绘制数据：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x_data, y_data)

3. 定义鼠标悬停事件的回调函数，该函数将在鼠标悬停时被调用，根据鼠标所在的数据点位置添加注释文本：

def on_hover(event):
    for i in range(len(x_data)):
        if event.xdata is not None and event.ydata is not None:
            if x_data[i] - 0.5 <= event.xdata <= x_data[i] + 0.5 and \
                    y_data[i] - 0.5 <= event.ydata <= y_data[i] + 0.5:
                img = plt.imread(image_files[i])
                imagebox = OffsetImage(img, zoom=0.2)
                ab = AnnotationBbox(imagebox, (x_data[i], y_data[i]))
                ax.add_artist(ab)
                fig.canvas.draw_idle()

4. 将回调函数绑定到图形的鼠标悬停事件上：

fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_hover)

完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox

x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [2, 4, 1, 5, 3]
image_files = ['image1.png', 'image2.png', 'image3.png', 'image4.png', 'image5.png']

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x_data, y_data)

def on_hover(event):
    for i in range(len(x_data)):
        if event.xdata is not None and event.ydata is not None:
            if x_data[i] - 0.5 <= event.xdata <= x_data[i] + 0.5 and \
                    y_data[i] - 0.5 <= event.ydata <= y_data[i] + 0.5:
                img = plt.imread(image_files[i])
                imagebox = OffsetImage(img, zoom=0.2)
                ab = AnnotationBbox(imagebox, (x_data[i], y_data[i]))
                ax.add_artist(ab)
                fig.canvas.draw_idle()

fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_hover)
plt.show()

执行该代码后，将会在图形中添加自动标注功能。当鼠标悬停在数据点附近时，会自动在该点添加注释文本，并显示与该数据点相关的图片。