python绘图y坐标_数据可视化~matplotlib基本绘图方法

在做数据处理时用图形显示出处理结果，可以得到更直观的判断。Python中matplotlib为我们提供了非常强大的绘图功能，它可以绘制曲线图、柱图、饼图、散点图、三维图等等。在python3.8及以下版本中matplotlib不是标准库，需要先通过pip安装matplotlib：

pip install matplotlib

先从一段最简单的画图代码开始，看下使用matplotlib的基本步骤，这里用到了numpy生成坐标数据，另外一般约定matplotlib.pyplot导入的别名为plt，下文出现的plt一般都是指matplotlib.pyplot：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(1,20)  #用numpy生成x坐标点y = x+5              #生成y坐标的值plt.title("juzicode")#设置标题plt.xlabel("x")      #设置x坐标标签plt.ylabel("y=x+5")  #设置y坐标标签plt.plot(x,y)        #绘图plt.savefig('matplot-basic.png')#保存图片plt.show()           #显示图片

从前面的代码可以看出matplotlib绘图的基本过程：先利用numpy生成x，y坐标的数据，当然也可以用其他方法生成x，y坐标的数据，比如说从csv或者excel表格中读出数据，然后用plt.title()设置标题，plt.xlabel()、 plt.ylabel()设置x、y坐标的标签，再用plt.plot()方法绘图，plt.savefig()保存图片(可选项)，plt.show()显示图片。

1、 绘图plot()

上面的例子是一个简单的函数关系y=x+5，x的取值是1~19的19个离散数字点，x坐标表示的就是这19个离散点的值，在plot()方法中没有指定线条格式，会使用默认方式自动填充19个y点之间的连线，所以看起来就好像连续的线条。

plot()方法的调用形式有2种：

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

1.1、x、y

x、y分别为水平方向和垂直方向的取值。

1.2、fmt 线条格式

plt.plot()的第3个入参为线条样式参数：