在 Python Matplotlib 中显示绘图中的点坐标

在Python中，使用Matplotlib库可以方便地进行数据可视化，需要表示坐标时，可以通过scatter函数绘制散点图。但是，如果需要在图像中显示散点的坐标，该怎么办呢？在本文中，我们将介绍如何在Python Matplotlib中显示绘图中的点坐标。

正文

在Matplotlib中，使用scatter函数绘制散点图时，可以通过以下代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)
plt.show()

该代码将生成一个包含10个随机坐标的散点图

如果我们需要在图像中显示散点的坐标，可以通过在循环中逐个绘制坐标，再使用annotate函数添加文本注释实现。具体实现方式如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)

for i, txt in enumerate(zip(x, y)):
    ax.annotate(txt, (x[i], y[i]))

plt.show()

在这段代码中，我们通过循环逐个绘制每个坐标，并使用annotate函数添加文本注释，来实现在图像中显示散点的坐标。注释内容为txt，坐标位置为（x[i], y[i]）。

如上图所示，每个散点上均显示了它自身的坐标。

另外，如果我们需要对展示的坐标进行格式化，可以通过format函数实现。具体实现方式如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)

for i, txt in enumerate(zip(x, y)):
    ax.annotate("({:.2f}, {:.2f})".format(txt[0], txt[1]), (x[i], y[i]))

plt.show()

在这段代码中，我们通过format函数，对每个坐标进行了格式化，只保留了小数点后两位。

如上图所示，每个散点上均显示了格式化后的坐标。