本文系统阐述在Python中给图表添加轴线的实用方法，涵盖Matplotlib的spines与axhline/axvline、Seaborn的despine与主题调优、Plotly的showline与zeroline、Bokeh的axis_line属性等关键手段，并强调颜色对比、线宽、零线策略与多子图一致性的实操要点。通过模板化与评审清单，可实现跨库、跨设备与导出的轴线标准化，提升图表可读性与报告可信度，并以权威来源佐证清晰可视化对决策质量的正向影响。

本文系统阐述在Python中为散点图添加名称的实践路径：静态图使用Matplotlib的label+legend呈现类别，用annotate或text为关键点贴名并通过偏移、箭头与样式减轻重叠；数据框驱动场景用Seaborn快速映射hue并借助Matplotlib精细标注；交互需求下借助Plotly的hover_name与hovertemplate将名称信息按需显示，减少拥挤。文中强调以“类别→legend、关键点→annotate、海量信息→hover”的分工，并结合自动化、团队协作与导出检查，使名称在不同分辨率与终端保持清晰、可读与可追踪。