ax1.annotate('',xy=(0.91,30),xytext=(9.55,40),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="angle3",color='dodgerblue')) # 曲线箭头 ax1.text(9.55,40,"y=0.1*x**2-3*x+33",fontsize=10,c="green",bbox=dict(facecolor='yellowgreen',alpha=1,boxstyle='round4',edgecolor='black')) ax1.annotate('函数',xy=(31,35),xytext=(33,35),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='dodgerblue'),color='dodgerblue') ax1.annotate('上海',xy=(30,30),xytext=(32,30),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='r'),color='r') ax1.annotate('成都',xy=(30,26),xytext=(32,26),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='darkorange'),color='darkorange') ax1.annotate('北京',xy=(30,17),xytext=(32,17),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='yellowgreen'),color='yellowgreen') citys=['北京','成都','上海','函数'] ax1.legend(labels=citys,ncol=4,frameon=False,bbox_to_anchor=(1.1,1.05))

这段代码用来在图表中添加注释和图例。具体来说，ax1.annotate函数用来添加注释，第一个参数是注释的内容，xy参数是注释所在的点的坐标，xytext参数是注释文本的坐标，arrowprops参数用来设置箭头的样式和颜色，color参数用来设置注释文本的颜色。而ax1.text函数则用来添加文本注释，bbox参数用来设置文本框的样式和颜色。最后，ax1.legend函数用来添加图例，labels参数是图例的标签列表，ncol参数是图例的列数，frameon参数用来设置图例是否有边框，bbox_to_anchor参数用来调整图例的位置。这样做可以让读者更加清晰地了解图表的含义和内容。如果你有具体的问题需要解答，请详细描述。

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解释代码ax1.annotate('',xy=(0.91,30),xytext=(9.55,40),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="angle3",color='dodgerblue')) # 曲线箭头 ax1.text(9.55,40,"y=0.1*x**2-3*x+33",fontsize=10,c="green",bbox=dict(facecolor='yellowgreen',alpha=1,boxstyle='round4',edgecolor='black')) ax1.annotate('函数',xy=(31,35),xytext=(33,35),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='dodgerblue'),color='dodgerblue') ax1.annotate('上海',xy=(30,30),xytext=(32,30),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='r'),color='r') ax1.annotate('成都',xy=(30,26),xytext=(32,26),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='darkorange'),color='darkorange') ax1.annotate('北京',xy=(30,17),xytext=(32,17),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='yellowgreen'),color='yellowgreen') citys=['北京','成都','上海','函数'] ax1.legend(labels=citys,ncol=4,frameon=False,bbox_to_anchor=(1.1,1.05))

这段代码是用于在 Matplotlib 绘图时添加注释和图例的。其中，`ax1` 是一个 Axes 对象。

`ax1.annotate('',xy=(0.91,30),xytext=(9.55,40),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="angle3",color='dodgerblue'))` 的作用是在曲线上添加箭头注释。其中，`xy` 指定箭头指向的位置，在这里是曲线上的一个点，`(0.91, 30)` 表示横坐标为 0.91，纵坐标为 30 的点；`xytext` 指定注释文本的位置，`(9.55, 40)` 表示横坐标为 9.55，纵坐标为 40 的位置；`arrowprops` 是一个字典，用于设置箭头的样式和连接方式，这里使用了一个三角形的箭头，并且连接方式是 angle3，颜色为蓝色。

`ax1.text(9.55,40,"y=0.1*x**2-3*x+33",fontsize=10,c="green",bbox=dict(facecolor='yellowgreen',alpha=1,boxstyle='round4',edgecolor='black'))` 的作用是在图形上添加文本注释。其中，`(9.55, 40)` 表示文本注释的位置；`"y=0.1*x**2-3*x+33"` 表示注释的文本内容；`fontsize` 表示字体大小，这里设为 10；`c` 表示字体颜色，这里设为绿色；`bbox` 是一个字典，用于设置注释框的样式，这里设置为绿黄相间的圆角矩形。

`ax1.annotate('函数',xy=(31,35),xytext=(33,35),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='dodgerblue'),color='dodgerblue')` 的作用是在图形上添加一个箭头注释。其中，`xy` 指定箭头指向的位置，`(31, 35)` 表示横坐标为 31，纵坐标为 35 的点；`xytext` 指定注释文本的位置，`(33, 35)` 表示横坐标为 33，纵坐标为 35 的位置；`arrowprops` 是一个字典，用于设置箭头的样式和连接方式，这里使用了一个直线的箭头，并且连接方式是 angle，颜色为蓝色；`color` 表示文本的颜色，这里也设为蓝色。

`ax1.annotate('上海',xy=(30,30),xytext=(32,30),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='r'),color='r')`、`ax1.annotate('成都',xy=(30,26),xytext=(32,26),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='darkorange'),color='darkorange')` 和 `ax1.annotate('北京',xy=(30,17),xytext=(32,17),arrowprops=dict(arrowstyle="-",connectionstyle="angle",color='yellowgreen'),color='yellowgreen')` 的作用与上述代码类似，都是在图形上添加箭头注释，并且连接方式是 angle，箭头样式和颜色不同，文本颜色也不同。

`citys=['北京','成都','上海','函数']` 的作用是定义图例的标签。

`ax1.legend(labels=citys,ncol=4,frameon=False,bbox_to_anchor=(1.1,1.05))` 的作用是添加图例，并设置图例的样式。其中，`labels` 指定图例的标签，这里使用了之前定义的 `citys` 列表；`ncol` 表示图例的列数，这里设为 4；`frameon` 表示是否绘制图例边框，这里设为 False；`bbox_to_anchor` 表示图例的位置，这里设为右上角。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(121) t=np.arange(0.0,5,0.01) s=np.sin(2*np.pi*t) ax1.plot(t,s,lw=2) bbox=dict(boxstyle='round',fc='white') plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox) #arrowstyle箭头类型，arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"指的是xy与xytext之间的连接类型 bbox_prop=dict(fc='white') ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12) ax1.set_xlabel('X',fontsize=12) ax1.set_ylim(-2,2) ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18) ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8) ax2=fig.add_subplot(122) x=np.linspace(0,10,200) y=np.sin(x) ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple') ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'), bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8)) ax2.set_ylim(-1.5,1.5) ax2.set_xlim(0,10) bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white') ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black')) ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5) #设置水印(带方框的水印) ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3)) plt.show()

这段代码使用 Matplotlib 库绘制了两个子图，其中第一个子图绘制了正弦函数的图像，并标注了局部最大值，第二个子图绘制了另一个正弦函数的图像，并添加了箭头标注和水印。

具体解释如下：

1. 导入库和设置中文显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 
%matplotlib inline

这部分代码导入了 Matplotlib 库和 Numpy 库，并设置了中文显示。

2. 创建画布和子图

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(121)
ax2=fig.add_subplot(122)

这部分代码创建了一个画布 `fig` 和两个子图 `ax1` 和 `ax2`。

3. 绘制第一个子图

t=np.arange(0.0,5,0.01)
s=np.sin(2*np.pi*t)
ax1.plot(t,s,lw=2)
ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12)
ax1.set_xlabel('X',fontsize=12)
ax1.set_ylim(-2,2)
ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18)
ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8)
bbox=dict(boxstyle='round',fc='white')
plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox)

这部分代码绘制了第一个子图，包括正弦函数的图像、局部最大值的标注、正弦函数公式的文本框等。

4. 绘制第二个子图

x=np.linspace(0,10,200)
y=np.sin(x)
ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple')
ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k',              arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'),             bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8))
ax2.set_ylim(-1.5,1.5)
ax2.set_xlim(0,10)
bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white')
ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black'))
ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5)
ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3))

这部分代码绘制了第二个子图，包括另一个正弦函数的图像、箭头标注、水印等。

5. 显示图像

plt.show()

这部分代码显示了绘制的图像。