要突出显示数据图表中的特定条件，可以使用Matplotlib库中的各种函数和方法来实现。以下是一些常用的方法：

1. 使用plt.scatter()函数绘制散点图，并使用不同的颜色或标记来表示特定条件的数据点。

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些随机数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 17, 20]
condition = [True, True, False, False, True]

# 遍历数据点，并根据条件选择颜色
for i in range(len(x)):
    if condition[i]:
        plt.scatter(x[i], y[i], color='red')
    else:
        plt.scatter(x[i], y[i], color='blue')

plt.show()

2. 使用plt.plot()函数绘制折线图，并在特定条件下使用不同的线型或颜色来表示。

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些随机数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 17, 20]
condition = [True, True, False, False, True]

# 将数据点分成两组，分别用不同的线型表示
plt.plot([x[i] for i in range(len(x)) if condition[i]], 
         [y[i] for i in range(len(y)) if condition[i]], 
         color='red', linestyle='dashed')
plt.plot([x[i] for i in range(len(x)) if not condition[i]], 
         [y[i] for i in range(len(y)) if not condition[i]], 
         color='blue', linestyle='solid')

plt.show()

3. 使用plt.annotate()函数在图表中标注特定条件的数据点。

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些随机数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 17, 20]
condition = [True, True, False, False, True]

# 遍历数据点，并在特定条件下标注数据点
for i in range(len(x)):
    if condition[i]:
        plt.scatter(x[i], y[i], color='red')
        plt.annotate(f'({x[i]}, {y[i]})', (x[i], y[i]), textcoords="offset points", xytext=(0,10), ha='center')
    else:
        plt.scatter(x[i], y[i], color='blue')

plt.show()

以上是一些简单的方法来突出显示数据图表中的特定条件，可以根据具体需求使用Matplotlib库中更多的函数和方法来实现更多样化的效果。