Python繪制線圖之plt.plot()的介紹以及使用

更新時間：2023年12月18日 16:03:12 作者：JNU?freshman

在Python中plt.plot是matplotlib庫中的一個函數(shù),用于繪制點和線,并對其樣式進行控制,下面這篇文章主要給大家介紹了關于Python繪制線圖之plt.plot()的介紹以及使用的相關資料,需要的朋友可以參考下

介紹

plt.plot() 是Matplotlib庫中用于繪制線圖（折線圖）的主要函數(shù)之一。它的作用是將一組數(shù)據點連接起來，以可視化數(shù)據的趨勢、關系或模式。以下是 plt.plot() 的詳細介紹：

plt.plot(x, y, fmt, **kwargs)

x：表示X軸上的數(shù)據點，通常是一個列表、數(shù)組或一維序列，用于指定數(shù)據點的水平位置。
y：表示Y軸上的數(shù)據點，通常也是一個列表、數(shù)組或一維序列，用于指定數(shù)據點的垂直位置。
fmt：是一個可選的格式字符串，用于指定線條的樣式、標記和顏色。例如，‘ro-’ 表示紅色圓點線條。
**kwargs：是一系列可選參數(shù)，用于進一步自定義線條的屬性，如線寬、標記大小、標簽等。

以下是一些常用參數(shù)和用法：

樣式參數(shù)（fmt）： 格式字符串可以包含一個字符來指定顏色，一個字符來指定標記樣式，以及一個字符來指定線條樣式。例如，‘r-’ 表示紅色實線，‘bo–’ 表示藍色圓點虛線。
線條樣式（linestyle）： 使用linestyle參數(shù)可以指定線條的樣式，如實線（‘-’）、虛線（‘–’）、點劃線（‘-.’）等。
標記樣式（marker）： 使用marker參數(shù)可以指定數(shù)據點的標記樣式，如圓點（‘o’）、方塊（‘s’）、星號（‘*’）等。
線條顏色（color）： 使用color參數(shù)可以指定線條的顏色，可以使用顏色名稱（如’red’）、縮寫（如’r’）或十六進制顏色碼（如’#FF5733’）。
線寬（linewidth）： 使用linewidth參數(shù)可以指定線條的寬度，以數(shù)字表示。
標記大小（markersize）： 使用markersize參數(shù)可以指定標記的大小，以數(shù)字表示。
圖例標簽（label）： 使用label參數(shù)可以為線條指定標簽，用于創(chuàng)建圖例。
其他屬性： 還有許多其他屬性可用于自定義線圖，如透明度、漸變、線型、陰影等。

plt.plot() 不僅可以繪制簡單的線圖，還可以用于繪制多條線，添加圖例、標簽、標題，設置坐標軸范圍和刻度等。它是Matplotlib中最常用的繪圖函數(shù)之一，適用于可視化數(shù)據集的趨勢和關系。

代碼實例

import matplotlib.pyplot as plt
#顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 示例數(shù)據

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 18, 16]

# 繪制線圖，并自定義外觀
plt.plot(
    x,                         # X軸數(shù)據
    y,                         # Y軸數(shù)據
    marker='o',                # 標記樣式：圓點
    linestyle='-',             # 線條樣式：實線
    color='green',              # 線條顏色：藍色
    linewidth=2,               # 線寬：2
    markersize=10,              # 標記大?。?
    label='數(shù)據1'               # 圖例標簽
)

# 添加標簽和標題
plt.xlabel('X軸標簽')
plt.ylabel('Y軸標簽')
plt.title('標題')

# 添加圖例
plt.legend()

# 顯示網格線
plt.grid(True)

# 自定義刻度
plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5], ['一', '二', '三', '四', '五'])

# 顯示圖表
plt.show()

附例子：使用數(shù)組在一個命令中繪制具有不同格式樣式的多行

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# evenly sampled time at 200ms intervals
t = np.arange(0., 5., 0.2)

# red dashes, blue squares and green triangles
plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
plt.show()