如何使用python和matplotlib注释行的结尾？

使用数据帧和基本绘图，例如：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(123456)
rows = 75
df = pd.DataFrame(np.random.randint(-4,5,size=(rows, 3)), columns=['A', 'B', 'C'])
datelist = pd.date_range(pd.datetime(2017, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'), periods=rows).tolist()
df['dates'] = datelist 
df = df.set_index(['dates'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df = df.cumsum()

df.plot()

注释直线上最后一点的最佳方法是什么，以便获得下面的结果

---

方法1

这里有一种方法，或者至少是一种方法，您可以使用

plt.annotate

方法，以任何方式调整它，使其在美学上符合您的要求：

[编辑]：如果要使用第一种方法，那么ImportanceOfBeingErnest的答案中列出的方法比我建议的要好

df.plot()

for col in df.columns:
    plt.annotate(col,xy=(plt.xticks()[0][-1]+0.7, df[col].iloc[-1]))

plt.show()

对于

xy

参数，即文本的x和y坐标，我选择了

plt.xticks（）

中的最后一个x坐标，并添加了0.7，使其位于x轴之外，但您可以根据需要使其更近或更远

方法2：

您也可以使用正确的y轴，并用三条线标记它。例如：

fig, ax = plt.subplots()
df.plot(ax=ax)
ax2 = ax.twinx()
ax2.set_ylim(ax.get_ylim())
ax2.set_yticks([df[col].iloc[-1] for col in df.columns])
ax2.set_yticklabels(df.columns)

plt.show()

这将为您提供以下绘图：

---

要注释点，请使用

ax.annotate（）

。在这种情况下，指定要单独注释的坐标是有意义的。也就是说，y坐标是直线最后一点的数据坐标（可以从

line.getydata（）[-1]

），而x坐标独立于数据，应该是轴的右侧（即轴坐标中的

1

）。然后，您可能还希望稍微偏移文本，使其不会与轴重叠

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rows = 75
df = pd.DataFrame(np.random.randint(-4,5,size=(rows, 3)), columns=['A', 'B', 'C'])
datelist = pd.date_range(pd.datetime(2017, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'), periods=rows).tolist()
df['dates'] = datelist 
df = df.set_index(['dates'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df = df.cumsum()

ax = df.plot()

for line, name in zip(ax.lines, df.columns):
    y = line.get_ydata()[-1]
    ax.annotate(name, xy=(1,y), xytext=(6,0), color=line.get_color(), 
                xycoords = ax.get_yaxis_transform(), textcoords="offset points",
                size=14, va="center")

plt.show()

---

你有没有尝试过？过去在电视上有一个很好的例子。我现在似乎找不到它，但可以随意浏览。我做了一些我觉得不值得一提的微弱尝试。谢谢你的提示和链接！谢谢你的回答！颜色的触感很好！您可以移除脊椎以获得更好的效果。好主意。没错，那样看起来会更好<代码>ax2。勾选参数（长度=0）即可。