使用样条插值绘图并标注最大值对应x、y轴数值的实现方法

你提供的示例代码中x_数组长度为5，y_数组长度为6，长度不匹配会导致插值函数报错，我们先统一两组数据长度后再实现标注功能。

实现该需求的核心逻辑是调用matplotlib的内置方法绘制垂直/水平虚线，再在坐标轴旁添加对应数值标注即可，完整可运行代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import make_interp_spline

# 修正原数据长度不匹配问题
x_ = np.array([1, 2.5, 2.7, 3, 8])
y_ = np.array([1, 2, 3, 5, 4])
# 样条插值生成平滑曲线
spline = make_interp_spline(x_, y_)
x = np.linspace(x_.min(), x_.max(), 500)
y = spline(x)

# 定位曲线最大值点
xmax = x[np.argmax(y)]
ymax = y.max()

# 绘制基础曲线与最大值标记点
plt.plot(x, y)
plt.plot(xmax, ymax, 'o', color='crimson')

# 绘制指向x轴的垂直虚线
# ymax参数取值为0~1，代表虚线终点在y轴总高度的占比，计算后刚好从最大值点落到x轴
plt.axvline(
    x=xmax,
    ymin=0,
    ymax=(ymax - plt.ylim()[0])/(plt.ylim()[1] - plt.ylim()[0]),
    linestyle='--',
    color='gray',
    alpha=0.7
)
# 绘制指向y轴的水平虚线
# xmax参数取值为0~1，代表虚线终点在x轴总宽度的占比，计算后刚好从最大值点落到y轴
plt.axhline(
    y=ymax,
    xmin=0,
    xmax=(xmax - plt.xlim()[0])/(plt.xlim()[1] - plt.xlim()[0]),
    linestyle='--',
    color='gray',
    alpha=0.7
)

# 在x轴旁标注最大值对应的x数值
plt.text(
    xmax,
    plt.ylim()[0],
    f'x={xmax:.2f}',
    ha='center',
    va='top',
    color='crimson'
)
# 在y轴旁标注最大值对应的y数值
plt.text(
    plt.xlim()[0],
    ymax,
    f'y={ymax:.2f}',
    ha='right',
    va='center',
    color='crimson'
)

plt.show()

如果需要调整标注的位置、颜色或者虚线的样式，直接修改对应参数即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ellekalle