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python使用matplotlib绘制折线图教程

投稿:daisy

Matplotlib是一个Python工具箱,用于科学计算的数据可视化。借助它,Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形。下面这篇文章主要介绍了python使用matplotlib如何绘制折线图的方法教程,需要的朋友可以参考借鉴。

matplotlib简介

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)。

绘图库Matplotlib的安装方法:点击这里

matplotlib绘制折线图

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:

(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。

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, c='r', ls='--', lw=3)
plt.plot(x, y2, c='#526922', ls='-.')
plt.show()


4. marker

以下关键字参数可以用来设置marker的样式:

其中marker可取值为:

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,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

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