散点图看起来简单，实际上可以画很复杂的如下：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltN = 6data = np.random.random((N, 4))labels = ['point{0}'.format(i) for i in range(N)]plt.subplots_adjust(bottom=0.1)plt.scatter(    data[:, 0], data[:, 1], marker='o', c=data[:, 2], s=data[:, 3] * 1500,    cmap=plt.get_cmap('Spectral'))for label, x, y in zip(labels, data[:, 0], data[:, 1]):    plt.annotate(        label,        xy=(x, y), xytext=(-20, 20),        textcoords='offset points', ha='right', va='bottom',        bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', alpha=0.5),        arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=0'))plt.show()

plt.annotate(         s,        xy,        *args,        **kwargs)

其中常用的参数有：

s：代表标注的内容

xy：需要被标注的坐标，通过xycoords设置偏移方式

xytext：标注的文字的坐标，通过textcoords设置偏移方式

xycoords：用于设置xy的偏移方式

width：箭头的宽度，以点为单位

headwidth：箭头底部的宽度，以点为单位

headlength：箭头的长度，以点为单位

shrink：从两端“收缩”的分数

facecolor：箭头颜色

arrowstyle：箭头的样式

connectionstyle：用于设置连接方式，可以设置弧度等

可以用字符串代表一个箭头的样式，用于arrowstyle

使用一个简单的标来实现函数

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(0.05,10,1000)y = np.sin(x)plt.figure('deepinout.com 极客笔记')plt.plot(x,y,ls="-.",lw=2,c="c",label="plot figure")plt.legend()plt.annotate("maximum",xy=(np.pi/2,1.0),xytext=((np.pi/2)+1.0,.8),weight="bold",color="b",arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="b"))plt.show()

import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.colorsimport matplotlib as mplmpl.style.use('seaborn-darkgrid') val = [2, 3, 6, 9, 14] sizevalues = [i**2*50+50 for i in val] plotcolor = ['red','orange','yellow','green','blue'] plt.scatter(val, val, s=sizevalues, c=plotcolor) plt.grid(color='blue', linestyle='-.', linewidth=0.7) plt.xlim(0, 20)plt.ylim(0, 20)plt.show()