Python折线图绘制--Matplotlib详解

最新推荐文章于 2025-04-16 10:50:36 发布

浮豹

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分类专栏： Python 文章标签： python 数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41744624/article/details/110558549

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本文详细介绍了如何使用Python的Matplotlib库绘制折线图，包括调整线条颜色、风格，设置坐标轴范围，以及添加标题、标签和图例。通过实例展示了如何创建单一函数图像，以及如何通过plt.plot()函数的各种参数实现定制化。同时提到了在Matplotlib中遇到的一些常见问题和解决方案。

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1.简单的折线图

对于图表来说，最简单的莫过于作出一个单一函数的图像。本节中我们首先来介绍创建这种类型图表。本节和后续小节中，我们都会使用下面的代码将我们需要的包载入到 notebook 中：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np

对于所有的 Matplotlib 图表来说，我们都需要从创建图形和维度开始。图形和维度可以使用下面代码进行最简形式的创建：

fig = plt.figure()
ax = plt.axes()

在这里插入图片描述
在 Matplotlib 中，图形（类plt.Figure的一个实例）可以被认为是一个包括所有维度、图像、文本和标签对象的容器。维度（类plt.Axes的一个实例）就是你上面看到的图像，一个有边界的格子包括刻度和标签，最终还有我们画在上面的图表元素。在本书中，我们会使用变量名fig来指代图形对象，以及变量名ax来指代维度变量。

一旦我们创建了维度，我们可以使用ax.plot方法将数据绘制在图表上。下面是一个简单的正弦函数图形：

fig = plt.figure()
ax = plt.axes()

x = np.linspace(0, 10, 1000)
ax.plot(x, np.sin(x));

在这里插入图片描述

同样的，我们可以使用 pylab 接口（MATLAB 风格的接口）帮我们在后台自动创建这两个对象：

plt.plot(x, np.sin(x));

在这里插入图片描述
如果我们需要在同一幅图形中绘制多根线条，只需要多次调用plot函数即可：

plt.plot(x, np.sin(x))
plt.plot(x, np.cos(x));

在这里插入图片描述

a.调整折线图：线条颜色和风格

你可能第一个想到需要进行调整的部分就是线条的颜色和风格。plt.plot()函数接受额外的参数可以用来指定它们。通过指定color关键字参数可以调整颜色，这个字符串类型参数基本上能用来代表任何你能想到的颜色。可以通过多种方式指定颜色参数：

所有 HTML 颜色名称可以在这里[3]找到。

plt.plot(x, np.sin(x -

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