測試數(shù)據(jù)后處理：Matplotlib實現(xiàn)測試曲線動態(tài)標注

在自動化測試與數(shù)據(jù)分析中，測試曲線的可視化呈現(xiàn)是理解數(shù)據(jù)特征、定位異常點的關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)靜態(tài)圖表雖能展示數(shù)據(jù)趨勢，但難以快速定位關鍵參數(shù)（如峰值、閾值、拐點）。本文介紹基于Matplotlib的動態(tài)標注技術，通過交互式標簽、智能高亮與動態(tài)更新，將測試曲線轉(zhuǎn)化為可“對話”的數(shù)據(jù)分析工具，顯著提升測試報告解讀效率。