Python是一門非常流行的編程語言，尤其在數據分析和科學計算等領域中，Python已經成為主流語言。其中Matplotlib庫是Python中用于繪制圖表和可視化數據的重要工具之一。在數據可視化中，曲線峰肩是一種非常常見的現象，下面我們將使用Python Matplotlib庫來繪制曲線峰肩。

# 導入 matplotlib 庫
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成一組數據作為例子
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.exp(-x) * np.sin(5*x)
fig, ax = plt.subplots()
# 在圖表中繪制曲線
ax.plot(x, y)
# 調整橫坐標和縱坐標的范圍
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1, 1)
# 查找峰值
max_idx = np.argmax(y)
max_x = x[max_idx]
max_y = y[max_idx]
# 在峰值處增加注釋
ax.annotate('峰值', xy=(max_x, max_y), xytext=(max_x+1, max_y),
arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05),
)
# 顯示圖表
plt.show()

上述代碼中，我們首先生成了一組例子數據，然后使用Matplotlib庫繪制了這組數據的曲線圖。接著，我們使用numpy中的argmax函數查找出曲線中的最大值，并在峰值處增加了一個注釋。

通過上述代碼和解釋，我們不僅了解了Python Matplotlib如何繪制曲線峰肩，還掌握了其中的一些關鍵細節。如果我們有更多的時間，可以嘗試使用其他的數據，或者對代碼中的注釋進行修改來看看效果。