Matplotlib对日期使用内部浮点格式。
您只需要将日期转换为该格式（使用matplotlib.dates.date2num或matplotlib.dates.datestr2num），然后像往常一样使用annotate。
举一个有点过于花哨的例子：

import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

x = [dt.datetime(2009, 05, 01), dt.datetime(2010, 06, 01), 
     dt.datetime(2011, 04, 01), dt.datetime(2012, 06, 01)]
y = [1, 3, 2, 5]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot_date(x, y, linestyle='--')

ax.annotate('Test', (mdates.date2num(x[1]), y[1]), xytext=(15, 15), 
            textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>'))

fig.autofmt_xdate()
plt.show()

matplotlib的新版本（例如3.7.0）不再需要显式的date2num调用。只需在图上直接传递一个点，作为xy=到annotate()。

from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

x = [datetime(2009, 5, 1), datetime(2010, 6, 1), 
     datetime(2011, 4, 1), datetime(2012, 6, 1)]
y = [1, 3, 2, 5]

fig, ax = plt.subplots(facecolor='white')
ax.plot(x, y, linestyle='--')

ax.annotate('Test', xy=(x[1], y[1]),   # <---- directly pass the point position
            xytext=(-15, 15), textcoords='offset points', 
            arrowprops={'arrowstyle': '->'})

fig.autofmt_xdate()

一个更简洁（但不太灵活）的解决方案是使用text()进行注解。同样，不需要执行日期时间到数字的转换;就这样过了这一关

plt.plot(x, y, linestyle='--')
plt.text(x[1], y[1], 'Test')        # use x-y coordinate values as is
plt.xticks(plt.xticks()[0][::2]);