使用y偏移量绘制循环中的数据阵列并添加内联标签

Question

what the plot comes out to be currently 我正在从文本文件中提取信息，并将文件行分开，然后将其放入数组以进行绘制。我设置它的方式，当它是我为x和y而不是值绘制的数组集时，我不知道如何添加偏移量。数据是针对不同温度的一组频率范围内的峰值，因此每个温度的数据最终会相互叠加。我想对数据进行y偏移以查看每个光谱，然后为每个数据集添加real_T值的行标签（或图例，如果过于复杂）。提前致谢！

import glob
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
for filename in glob.glob('*.dat'):
    linenumber=0
    num_lines=sum(1 for line in open(filename))-7    #says how many lines 
    data=np.zeros((num_lines,2))
    for line in open(filename, 'r'):
        linenumber+=1
        if linenumber==3:
            actual_T=line[22:29] #pulls out actual temperature value
        if linenumber==4:
            set_T=line[18:25]  #pulls out set temperature value from .dat  
        if linenumber>7:
            array=(line.split("\t"))    #data array for that line
            data[linenumber-8,0]=array[0]  #saves frequency values to data
            data[linenumber-8,1]=array[1] #saves in phase values to data
    plt.figure(1)
    plt.plot(data[:,0], data[:,1])
    plt.xlim(200,260)     #frequency range of plot
    #plt.legend()
    print("1 plot done")
plt.show()
print(data[:,0])
print(data[:,1])