Python Matplotlib 显示数据标签
Matplotlib 是一个用于绘制数据可视化图表的 Python 库。它支持多种图表类型，如线图、散点图、柱状图、饼图等。在数据可视化中，标签是一种重要的元素，它可以用于标识数据点或图表的不同部分。本文将介绍如何使用 Matplotlib 在图表中显示数据标签，并提供相应的代码示例。
安装 Matplotlib
在使用 Matplotlib 之前，我们需要先安装它。可以使用以下命令来安装 Matplotlib：
pip install matplotlib
绘制基本图表
首先，让我们先绘制一个简单的散点图作为示例。假设我们有一些身高体重数据，我们想通过散点图展示它们的关系。下面是一个使用 Matplotlib 绘制散点图的例子：
import matplotlib.pyplot as plt
# 身高数据
heights = [160, 165, 170, 175, 180]
# 体重数据
weights = [50, 55, 60, 65, 70]
# 绘制散点图
plt.scatter(heights, weights)
# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title("Height vs Weight")
plt.xlabel("Height (cm)")
plt.ylabel("Weight (kg)")
# 显示图表
plt.show()
运行上述代码，将会得到一个散点图，其中 x 轴表示身高，y 轴表示体重。
在散点图中显示数据标签
为了在散点图中显示数据标签，我们可以使用 plt.text() 函数。该函数的参数包括标签的 x 和 y 坐标，以及要显示的文本内容。下面是一个在散点图中显示数据标签的例子：
import matplotlib.pyplot as plt
# 身高数据
heights = [160, 165, 170, 175, 180]
# 体重数据
weights = [50, 55, 60, 65, 70]
# 绘制散点图
plt.scatter(heights, weights)
# 在每个数据点上显示标签
for i in range(len(heights)):
plt.text(heights[i], weights[i], f"({heights[i]}, {weights[i]})")
# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title("Height vs Weight")
plt.xlabel("Height (cm)")
plt.ylabel("Weight (kg)")
# 显示图表
plt.show()
运行上述代码，将会得到一个散点图，其中每个数据点都标有对应的身高和体重。
绘制甘特图
除了散点图，Matplotlib 还支持绘制其他类型的图表，如甘特图。甘特图是一种时间管理工具，用于显示项目中不同任务的进度。下面是一个使用 Matplotlib 绘制甘特图的例子：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title Example Gantt Chart
section Phase 1
Task 1 :a1, 2022-01-01, 30d
Task 2 :a2, after a1, 20d
Task 3 :a3, after a2, 10d
section Phase 2
Task 4 :a4, 2022-02-01, 20d
Task 5 :a5, after a4, 30d
Task 6 :a6, after a5, 10d
上述代码使用 mermaid 语法绘制了一个简单的甘特图。其中，`dateFormat` 用于指定日期的格式，`title` 用于设置图表标题，`section` 用于定义不同阶段的任务，`Task` 用于定义具体的任务及其开始时间、持续时间。
## 绘制状态图
状态图是一种用于描述系统中不同状态之间转换关系的图表。Matplotlib 也支持绘制状态图。下面是一个使用 Matplotlib 绘制状态图的例子：
```markdown
```mermaid
stateDiagram-v2
[*] --> State1
State1 --> State2 : Event1
State2 --> State3 : Event2
State3 --> State1 : Event3
[*] --> State4
State4 --> State
