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 np
import 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 plt
import numpy as np
def 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：
总结
到此这篇关于Python绘图并标记出指定点(最大值点)的文章就介绍到这了,更多相关Python绘图并标记指定点内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
