Python画布是数据可视化中常用的工具，我们可以通过添加标签来进一步说明图表的内容。下面我们来学习一下如何通过Python向画布添加标签。

# 导入相关库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置数据
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 绘制图表
plt.plot(x, y)
# 添加标签
plt.title('Sin(x)函数图像')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
# 显示图表
plt.show()

以上代码中，我们先通过导入库和设置数据来绘制图表，然后通过title、xlabel和ylabel这三个函数向图表添加标签，标签的内容分别为“Sin(x)函数图像”、“x”和“y”。最后使用show()函数将图表显示出来。

除了在图表内部添加标签，我们还可以通过使用annotate函数添加标签。该函数的参数包括标签内容、标签位置和箭头位置等。例如：

# 添加标签
plt.annotate('最大值', xy=(np.pi/2, 1), xytext=(np.pi/2+1, 1.5),
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.1))

以上代码中，我们使用annotate函数向图表添加了一个标签，内容为“最大值”，位置在函数的最大值处（即x=pi/2，y=1），箭头的位置为标签位置加上(1, 0.5)。

总的来说，通过Python向画布添加标签非常简单，我们只需要使用相关函数就可以轻松实现。除了以上所示的函数外，还有很多其他的函数可以使用，可以根据实际需要进行选择和使用。