python使用matplotlib绘制折线图教程
Python  /  管理员 发布于 7年前   321
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 npimport matplotlib.pyplot as pltx = 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 npimport matplotlib.pyplot as pltx = 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 npimport matplotlib.pyplot as pltx = 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 npimport matplotlib.pyplot as pltx = 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 npimport matplotlib.pyplot as pltx = 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,谢谢大家的支持。
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