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Python可視化Matplotlib折線圖plot用法詳解

更新時間：2021年09月26日 17:32:51 作者：Dragon少年

這篇文章主要為大家介紹了Python可視化中Matplotlib折線圖plot用法的詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下，希望可以有所幫助，祝大家多多進步

折線圖是數(shù)據(jù)分析中非常常用的圖形。其中，折線圖主要是以折線的上升或下降來表示統(tǒng)計數(shù)量的增減變化的統(tǒng)計圖。用于分析自變量和因變量之間的趨勢關(guān)系，最適合用于顯示隨著時間而變化的連續(xù)數(shù)據(jù)，同時還可以看出數(shù)量的差異，增長情況。

特點：能夠顯示數(shù)據(jù)的變化趨勢，反映事物的變化情況。

Matplotlib 中繪制折線圖的函數(shù)為 plot() ，使用語法如下：

matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)

常用參數(shù)及說明：

參數(shù)	接收值	說明	默認值
x，y	array	表示 x 軸與 y 軸對應(yīng)的數(shù)據(jù)	無
color	string	表示折線的顏色	None
marker	string	表示折線上數(shù)據(jù)點處的類型	None
linestyle	string	表示折線的類型	-
linewidth	數(shù)值	線條粗細：linewidth=1.=5.=0.3	1
alpha	0~1之間的小數(shù)	表示點的透明度	None
label	string	數(shù)據(jù)圖例內(nèi)容：label=‘實際數(shù)據(jù)'	1None

1.完善原始折線圖 — 給圖形添加輔助功能

需求：畫出某城市11點到12點1小時內(nèi)每分鐘的溫度變化折線圖，溫度范圍在15度~25度

1.1 準備數(shù)據(jù)并畫出初始折線圖

import matplotlib.pyplot as plt
import random
# 畫出溫度變化圖
# 0.準備x, y坐標的數(shù)據(jù)
x = range(60)
y_jiangsu = [random.uniform(15, 25) for i in x]
# 1.創(chuàng)建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 2.繪制折線圖
plt.plot(x, y_jiangsu)
# 3.顯示圖像
plt.show()

1.2 添加自定義x,y刻度

plt.xticks(x, **kwargs)

x:要顯示的刻度值

plt.yticks(y, **kwargs)

y:要顯示的刻度值

# 構(gòu)造x軸刻度標簽
x_ticks_label = ["11點{}分".format(i) for i in x]
# 構(gòu)造y軸刻度
y_ticks = range(40)
# 修改x,y軸坐標的刻度顯示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])

1.3 中文顯示問題解決

如果沒有解決過中文問題的話，繪制的圖像會出現(xiàn)中文無法顯示的問題。

解決方案：
在Python腳本中動態(tài)設(shè)置matplotlibrc,這樣也可以避免由于更改配置文件而造成的麻煩，具體代碼如下：

from pylab import mpl
# 設(shè)置顯示中文字體
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

有時候，字體更改后，會導(dǎo)致坐標軸中的部分字符無法正常顯示，例如無法顯示負號問題，此時需要更改axes.unicode_minus參數(shù)：

# 設(shè)置正常顯示符號
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

1.4 添加網(wǎng)格顯示

為了更加清楚地觀察圖形對應(yīng)的值

plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

1.5 添加描述信息

添加x軸、y軸描述信息及標題

通過fontsize參數(shù)可以修改圖像中字體的大小

plt.xlabel("時間")
plt.ylabel("溫度")
plt.title("江蘇中午11點0分到12點之間的溫度變化圖示", fontsize=20)

1.6 圖像保存

# 保存圖片到指定路徑
plt.savefig("test.png")

注意：plt.show()會釋放figure資源，如果在顯示圖像之后保存圖片將只能保存空圖片。

在這里插入圖片描述

2. 在一個坐標系中繪制多個圖像

2.1 多次plot

需求：再添加一個城市的溫度變化
收集到北京當天溫度變化情況，溫度在1度到3度。怎么去添加另一個在同一坐標系當中的不同圖形，其實很簡單只需要再次plot即可，但是需要區(qū)分線條。

# 增加北京的溫度數(shù)據(jù)
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]
# 繪制折線圖
plt.plot(x, y_jiangsu)
# 使用多次plot可以畫多個折線
plt.plot(x, y_beijing, color='r', linestyle='--')

2.2 顯示圖例

注意：如果只在plt.plot()中設(shè)置label還不能最終顯示出圖例，還需要通過plt.legend()將圖例顯示出來。

# 繪制折線圖
plt.plot(x, y_jiangsu, label="江蘇")
# 使用多次plot可以畫多個折線
plt.plot(x, y_beijing, color='r', linestyle='--', label="北京")
# 顯示圖例
plt.legend(loc="best")

完整代碼：

# 0.準備數(shù)據(jù)
x = range(60)
y_jiangsu = [random.uniform(15, 25) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]
# 1.創(chuàng)建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
# 2.繪制圖像
plt.plot(x, y_jiangsu, label="江蘇")
plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")
# 2.1 添加x,y軸刻度
# 構(gòu)造x,y軸刻度標簽
x_ticks_label = ["11點{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(35)
# 刻度顯示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 2.2 添加網(wǎng)格顯示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
# 2.3 添加描述信息
plt.xlabel("時間")
plt.ylabel("溫度")
plt.title("中午11點--12點某城市溫度變化圖", fontsize=20)
# 2.4 圖像保存
plt.savefig("./test.png")
# 2.5 添加圖例
plt.legend(loc="best")
# 3.圖像顯示
plt.show()

在這里插入圖片描述