高级定制需求：Python实现图表标题、标签及图例修改

# 1.1 设置图表标题

在 Python 中，通过使用`plt.title()`函数可以轻松设置图表的标题。这个函数可以接受字符串作为参数，将其作为图表的标题显示出来。我们也可以通过设置字体、颜色和大小等属性来进一步个性化我们的标题。这样做不仅可以让图表更加具有吸引力，还可以更好地展示数据和结果。在实际应用中，我们可以结合数据的特点来选择合适的标题，从而更好地传达信息给观众。对于专业的数据分析师或者图表设计师来说，设置图表标题是非常基础但也非常重要的一步。 让我们一起来探索如何使用`plt.title()`函数来设置图表标题吧！

# 2.1 修改 x 轴和 y 轴标签

当我们创建图表时，对于 x 轴和 y 轴的标签通常是非常重要的，它们能够帮助观众更好地理解图表所代表的含义。在 Python 中，我们可以使用 `plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数来修改 x 轴和 y 轴的标签。

### 2.1.1 使用 `plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()`

首先，让我们看看如何使用 `plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数来修改 x 轴和 y 轴的标签。以下是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.xlabel('X 轴标签')
plt.ylabel('Y 轴标签')
plt.show()

在这个例子中，我们通过 `plt.xlabel('X 轴标签')` 和 `plt.ylabel('Y 轴标签')` 分别为 x 轴和 y 轴添加了标签。

### 2.1.2 自定义标签文本和样式

除了简单地添加文本标签外，我们还可以自定义标签的样式，比如字体大小、颜色、旋转角度等。下面是一个更进一步的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.xlabel('X 轴标签', fontsize=14, color='blue')
plt.ylabel('Y 轴标签', fontsize=14, color='green', rotation=45)
plt.show()

在这个例子中，我们除了修改了标签的文本内容外，还增加了 `fontsize`、`color` 和 `rotation` 参数来调整标签的样式。

## 2.2 增加次要标签

除了主要的 x 轴和 y 轴标签外，有时候我们还需要在图表上添加一些次要的标签或注释，以帮助观众更好地理解图表的内容。在 Python 中，我们可以利用 `plt.figtext()` 函数来实现这一功能。

### 2.2.1 利用 `plt.figtext()` 添加图表注释

下面是一个简单的示例，演示如何使用 `plt.figtext()` 添加次要标签或图表注释：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.figtext(0.5, 0.5, '这是一个次要标签', fontsize=12, color='red', ha='center', va='center')
plt.show()

在这个例子中，我们使用 `plt.figtext()` 在图表的指定位置添加了一个次要标签，并指定了其字体大小、颜色以及水平和垂直对齐方式。

### 2.2.2 调整标签位置和透明度

除了标签的样式外，我们还可以通过调整位置和透明度来进一步定制次要标签的展示效果。以下是一个相关示例：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.figtext(0.2, 0.8, '这是另一个次要标签', fontsize=10, color='purple', ha='center', va='center', alpha=0.5)
plt.show()

在这个例子中，我们通过调整 `alpha` 参数来修改次要标签的透明度，使其呈现出半透明的效果，增加图表的美观度和可读性。

# 3.1 添加图例到图表

在数据可视化中，图例是不可或缺的元素，通过图例我们可以清晰地看到数据对应的不同颜色或形状所代表的含义。使用 `plt.legend()` 函数可以为图表添加图例。在绘制图表时，通过在每个绘图函数中传入 `label` 参数来为每个数据系列添加标签，然后调用 `plt.legend