统计绘图：基于matplotlib包绘制折线图

本文介绍通过Python的matplotlib包 绘制折线图，以我在新冠一阳期间的体温变化为例。

1 收集数据

发热历时3天，共记录20组数据：

2 绘制统计图

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

# 从CSV文件读取数据到Pandas DataFrame
df = pd.read_csv(r'covid19me.csv')

# 从DataFrame中提取特定列
numbs = df['No']
times = df['Time']
wendu = df['Temperature']

# 创建一个指定大小和分辨率的图形用于绘图
fig = plt.figure(figsize=(15, 8), dpi=300)

# 用指定的线型、标记和颜色绘制数据点
plt.plot(numbs, wendu, ls='-', marker='o', c='#CC0000', alpha=0.7)

# 设置x轴刻度和标签
plt.xticks(numbs, times, rotation=90, size=15)

# 设置y轴刻度并限制y轴范围
plt.ylim(35.0, 40.0)
plt.yticks(size=15)

# 在图上两个y值之间添加一个阴影区域
plt.axhspan(36.1, 37.0, xmin=0, xmax=1, alpha=0.2)

# 在图上的每个数据点添加文本标签
for a, b in zip(numbs, wendu):
    plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=12)

# 添加x和y轴标签并指定字体大小
plt.xlabel('Time', fontsize=20)
plt.ylabel('Temperature', fontsize=20)

# 显示绘制的图形
plt.plot()

用 plt.axhspan函数 在图中添加正常体温（腋下）的范围：36.1～37.0℃

3 输出结果