Python绘图并标记出指定点(最大值点)的方法介绍

本篇文章和大家了解一下python绘图并标记出指定点(最大值点)的方法介绍。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。

用Python代码，绘制图形并在图上最大值点处用箭头标记出数值。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 生成数据，这里生成一个正弦曲线x = np.linspace(-5, 5, 100)  # 在[-5,5]之间生成100个点作为x坐标y = np.sin(x)               # 计算每个x点上的正弦值 # 找到最大值点，这里使用np.argmax函数查找y数组中的最大值的索引max_idx = np.argmax(y)max_x, max_y = x[max_idx], y[max_idx] # 绘制图形plt.plot(x, y)              # 绘制正弦曲线plt.scatter(max_x, max_y, color='red', s=50)  # 在最大值点上绘制一个红色的圆点plt.annotate(f'max: ({max_x:.2f}, {max_y:.2f})', xy=(max_x, max_y), xytext=(max_x-1, max_y+0.5),             arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05))  # 添加注释，使用红色箭头连接注释和最大值点plt.show()                  # 显示图形

这里我们生成了一个正弦曲线，并使用 plt.plot(x, y) 绘制了这个曲线。接着，我们使用 np.argmax(y) 查找了y数组中最大值的索引，也就是正弦曲线的最高点。然后，我们使用 plt.scatter(max_x, max_y, color='red', s=50) 在最大值点上绘制了一个红色的圆点，使用 plt.annotate 添加了一个注释，指出了最大值点的坐标，箭头颜色也设置成红色，注释与最大值点连接。最后，我们使用 plt.show() 显示图形，如下图：

plt.annotate 函数用于添加文本注释，其参数如下：

• f'max: ({max_x:.2f}, {max_y:.2f})'：注释的文本内容，这里使用了 f-string 格式化字符串，并使用 .2f 指定了最大值点的坐标格式，保留小数点后两位。

• xy=(max_x, max_y)：被注释的点的坐标，也就是最大值点的坐标。

• xytext=(max_x-1, max_y+0.5)：注释文本的坐标，这里是相对于 xy 坐标的偏移量，将注释文本放置在最大值点左上方。

• arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05)：指定箭头的属性，这里使用了一个字典来指定箭头的颜色和大小。facecolor 指定箭头颜色为红色，shrink 指定箭头大小为当前注释框大小的5%。

通过这些参数，我们可以调整注释框的位置、大小、颜色等属性，以达到我们想要的效果。

补充：matplotlib.pyplot 标记出曲线上最大点和最小点的位置

废话不多说，直接上代码。

要求：正确安装了matplotlib库

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef demo_test():    a=np.array([0.15,0.16,0.14,0.17,0.12,0.16,0.1,0.08,0.05,0.07,0.06]);    max_indx=np.argmax(a)#max value index    min_indx=np.argmin(a)#min value index    plt.plot(a,'r-o')    plt.plot(max_indx,a[max_indx],'ks')    show_max='['+str(max_indx)+' '+str(a[max_indx])+']'    plt.annotate(show_max,xytext=(max_indx,a[max_indx]),xy=(max_indx,a[max_indx]))    plt.plot(min_indx,a[min_indx],'gs')    plt.show()if __name__=="__main__":    demo_test();

效果图如下：

以上就是Python绘图并标记出指定点(最大值点)的方法介绍的简略介绍，当然详细使用上面的不同还得要大家自己使用过才领会。如果想了解更多，欢迎关注编程网Python频道哦！