使用matplotlib.pyplot进行绘图的方法汇总一 plot

 这里小编整理了一下关于matplotlib.pyplot.plot的一些常见使用方法，解释的比较多可以粘贴下来边运行边看

# 使用matplotlib.pyplot进行绘图的方法汇总一 plot

import matplotlib.pyplot as plt

# 下面这两步是为了解决负号‘-’乱码问题，强制matplotlib使用Unicode编码显示负号

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 画图时需要进行中文标注，如果不规定字体，那么在图标中添加中文标注时会乱码，出现方框
# plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"]

plt.rcParams['font.family']=["SimHei"]

# 随机生成4个数据

x = range(4)
y = range(4)

# 由于横坐标显示的是一些数字,如1.0,2.0
# 我们想要显示一些简短有意义的描述，我们需要使用plt.xticks
# 本质上来说画图还是用的x，不过显示的时候用了另一组数据进行显示

x_ticks = [f"星期{i+1}" for i in x]
plt.xticks(x,x_ticks)

# 开始画图,x代表横坐标，y代表纵坐标，'b--'，第一个b是颜色，剩下的是样式，官网里有相关的解释，这里的label是和legend一起用的
# 绘制图表是默认的是在一张图表中显示，我们有些时候需要分开观察

# 第一种是plt.subplot()，如下，把画布分成2行2列，1,2,3,4四个区，
# 使用哪个区把对应的数字放在最后一个参数即可,中间的','是可以省略的直接写221也可以

# 第二种是plt.subplots(),如下,把画布分成两行两列，全加载出来，使用数组ax[0][1]进行分配空间，也可换成a[0,1]
# 这样直接在ax[0][1]后面加.plot(相关参数)即可，不用再加上plt了

# fig,ax = plt.subplots(nrows=2,ncols=2)

# plt.subplot(2,2,1)    # 可注释
plt.plot(x,y,'b--',label="示例一")
# ax[0][1].plot(x,y,'b--',label="示例一")

# 绘制另一幅图,向上平移1个单位

# plt.subplot(2,2,4)    # 可注释
plt.plot([i for i in x],[c+1 for c in y],'r-.',label="示例二")
# ax[1][1].plot([i for i in x],[c+1 for c in y],'r-.',label="示例二")
# 设置x轴标签

plt.xlabel("这是x轴标签")

# 设置y轴标签

plt.ylabel("这是y轴")

# 显示图例，loc指显示的位置，官网里有相关解释
# https://matplotlib.org/    点击Reference在左侧按字母查找即可

plt.legend(loc=2)


# 保存图
plt.savefig("./Desktop/num1.png")
# 显示图表，放在最后，要不然show()之后的一些配置加载不出来
plt.show()

 运行结果如下，代码中的保存路径是跟据我电脑的路径设置的，运行时可能存在偏差，可以注释掉或者改成自己的文件地址