
python使用matplotlib绘制折线图教程
matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。
它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。
在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不高。
而 Matplotlib则比较强:Matlab的语法、python语言、latex的画图质量(还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式)。
1. line chart
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.title('line chart')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
2. 图例
在plot的时候指定label,然后调用legend方法可以绘制图例。例如:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label='y = sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='y = cos(x)')
plt.legend()
plt.show()
legend方法可接受一个loc关键字参数来设定图例的位置,可取值为数字或字符串:
0: ‘best'
1: ‘upper right'
2: ‘upper left'
3: ‘lower left'
4: ‘lower right'
5: ‘right'
6: ‘center left'
7: ‘center right'
8: ‘lower center'
9: ‘upper center'
10: ‘center'
3. 线的样式
(1)颜色
plot方法的关键字参数color(或c)用来设置线的颜色。可取值为:
1、颜色名称或简写
b: blue
g: green
r: red
c: cyan
m: magenta
y: yellow
k: black
w: white
2、#rrggbb
3、(r, g, b) 或 (r, g, b, a),其中 r g b a 取均为[0, 1]之间
4、[0, 1]之间的浮点数的字符串形式,表示灰度值。0表示黑色,1表示白色
(2)样式
plot方法的关键字参数linestyle(或ls)用来设置线的样式。可取值为:
-, solid
--, dashed
-., dashdot
:, dotted
'', ' ', None
(3)粗细
设置plot方法的关键字参数linewidth(或lw)可以改变线的粗细,其值为浮点数。
4. marker
以下关键字参数可以用来设置marker的样式:
marker
markeredgecolor 或 mec
markeredgewidth 或 mew
markerfacecolor 或 mfc
markerfacecoloralt 或 mfcalt
markersize 或 ms
其中marker可取值为:
'.': point marker
',': pixel marker
'o': circle marker
'v': triangle_down marker
'^': triangle_up marker
'<': triangle_left marker
'>': triangle_right marker
'1': tri_down marker
'2': tri_up marker
'3': tri_left marker
'4': tri_right marker
's': square marker
'p': pentagon marker
'*': star marker
'h': hexagon1 marker
'H': hexagon2 marker
'+': plus marker
'x': x marker
'D': diamond marker
'd': thin_diamond marker
'|': vline marker
'_': hline marker
例如:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1, marker='o', mec='r', mfc='w')
plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10)
plt.show()
另外,marker关键字参数可以和color以及linestyle这两个关键字参数合并为一个字符串。例如:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1, 'ro-')
plt.plot(x, y2, 'g*:', ms=10)
plt.show()
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
2025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-06-052025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解码数据基因:从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化,你是否会联想到背后的销售数据波动?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生:我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时,我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代,企业每天都在产生海量数据:用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图,而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析, ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢? ...
2025-05-15数据,如同无形的燃料,驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据,到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介: 万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介: 王明月 ,CDA 数据分析师二级持证人,2年数据产品工作经验,管理学博士在读。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介: 杨贞玺 ,CDA一级持证人,郑州大学情报学硕士研究生,某上市公司数据分析师。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴,都接到过一些高阶的数据分析需求,实现的过程需要用到一些数据获取,数据清洗转换,建模方法等,这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介: 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人,数字化转型专家,数据治理专家,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介: 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27