matplotlib 折线图

最新推荐文章于 2025-05-23 11:42:35 发布

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本文详细介绍了如何使用Matplotlib库绘制折线图，包括设置图表大小、调整图像清晰度、保存图片为SVG格式以及如何设置x轴刻度，是初学者掌握Matplotlib绘图技巧的实用指南。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from matplotlib import pyplot as plt
#数据在x轴的位置,是一个可以迭代的对象
x = range(2,26,2)
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]
#数据在y周的位置是一个可迭代的对象
#x轴 y轴的数据一起组成了所有要绘制出的图标
plt.plot(x,y)#传入x和y 通过plot绘制出折线图
plt.show()#在程序执行的时候展示图像

import matplotlib.pyplot as plt
#figure图形图标的意思,在这里指的就是我们画的图(20,8)生成的图的大小
#通过实例化一个figure并且传递参数,能够在后台自动使用figureshili
#在图像模糊的时候可以传入dpi参数,让图片更加清晰
fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
x = range(2,26,2)
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]
#开始画图
plt.plot(x,y)
#可以保存为svg这种矢量图片的格式,放大不会有锯齿
plt.savefig("./sig_size.png")#保存图片
#对保存的图片进行显示
plt.show()

# 增加刻度
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
x = range(2,26,2)
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]
plt.plot(x,y)#开始画图
plt.xticks(x)#设置x的刻度
#当刻度太密集的时候使用列表的步长(间隔取值)来解决matplotlib会自动对应
plt.xticks(x[::2])
plt.show()