如果您想用竖线表示平均使用率
axvline(x_value)。这将放置一条垂直线，该垂直线始终跨越y轴的整个（或指定的分数）。还有
axhline水平线。
在其他作品中，您可能会有这样的事情：
ax.axvline(data1.mean(), color='blue', linewidth=2)ax.axvline(data2.mean(), color='green', linewidth=2)
作为一个更完整但不必要的复杂示例（大多数示例都很好地用了弯曲的箭头注释了均值）：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata1 = np.random.normal(0, 1, 1000)data2 = np.random.normal(-2, 1.5, 1000)fig, ax = plt.subplots()bins = np.linspace(-10, 5, 50)ax.hist(data1, bins=bins, color='blue', label='Dataset 1', alpha=0.5, histtype='stepfilled')ax.hist(data2, bins=bins, color='green', label='Dataset 2', alpha=0.5, histtype='stepfilled')ax.axvline(data1.mean(), color='blue', linewidth=2)ax.axvline(data2.mean(), color='green', linewidth=2)# Add arrows annotating the means:for dat, xoff in zip([data1, data2], [15, -15]): x0 = dat.mean() align = 'left' if xoff > 0 else 'right' ax.annotate('Mean: {:0.2f}'.format(x0), xy=(x0, 1), xytext=(xoff, 15), xycoords=('data', 'axes fraction'), textcoords='offset points', horizontalalignment=align, verticalalignment='center', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>', fc='black', shrinkA=0, shrinkB=0, connectionstyle='angle,angleA=0,angleB=90,rad=10'), )ax.legend(loc='upper left')ax.margins(0.05)plt.show()
