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如何使用matplotlib中的折线图方法plot()

本篇内容介绍了“如何使用matplotlib中的折线图方法plot()”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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plt.plot()的定义及调用

定义：

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

调用：

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

位置参数：

[x], y, [fmt]

关键字传参：

*后面的参数

x序列的不同类型

文本型的x序列

# data  X = [8,3,5,'t'] # 会按顺序【0,1,2,3】被定位在x轴的刻度上  Y = [1,2,3,4]  plt.plot(X,Y,marker = 'o',c='g')  ax = plt.gca()  print('x轴刻度：',plt.xticks())  #list  xticklabels_lst = ax.get_xticklabels()  print('-'*70)

x轴刻度：([0, 1, 2, 3], )

----------------------------------------------------------------------

print('x轴刻度标签：',list(xticklabels_lst))  #是个文本标签

x轴刻度标签：[Text(0, 0, '8'), Text(1, 0, '3'), Text(2, 0, '5'), Text(3, 0, 't')]

数字型的x序列

# data  X = [8,3,5,1] # 会按数字【8，3,5,1】被定位在x轴的刻度上  Y = [1,2,3,4]  plt.plot(X,Y,marker = 'o',c='g')  ax = plt.gca()  print('x轴刻度：',plt.xticks()) # array  xticklabels_lst = ax.get_xticklabels()  print('-'*70)

x轴刻度：(array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]), )

----------------------------------------------------------------------

print('x轴刻度标签：',list(xticklabels_lst))  #是个按序号排列的文本标签

x轴刻度标签：[Text(0.0, 0, '0'), Text(1.0, 0, '1'), Text(2.0, 0, '2'), Text(3.0, 0, '3'), Text(4.0, 0, '4'), Text(5.0, 0, '5'), Text(6.0, 0, '6'), Text(7.0, 0, '7'), Text(8.0, 0, '8'), Text(9.0, 0, '9')]

2种类型-2条线

# data  X1 = [8,3,5,'t']  X2 = [8,3,5,1]  Y = [1,2,3,4]  plt.plot(X2,Y,marker = 'o',c='r')  plt.plot(X1,Y,marker = 'o',c='g')  ax = plt.gca()  print('x轴刻度：',plt.xticks())  xticklabels_lst = ax.get_xticklabels()  print('-'*70)

x轴刻度：([0, 1, 2, 3], )

----------------------------------------------------------------------

print('x轴刻度标签：',list(xticklabels_lst))

x轴刻度标签：[Text(0, 0, '8'), Text(1, 0, '3'), Text(2, 0, '5'), Text(3, 0, 't')]

提供不同数量的位置参数

几种方式的调用

#返回一个空列表  plt.plot()

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

#提供一个数（点）  plt.plot(4.5,marker='o')

#提供一个数字序列  plt.plot([4.5,2,3],marker='o')

自动解析位置参数的原则

(x,y）形式

# x/y 为序列  plt.plot([2,1,3],[0.5,2,2.5],marker='o')

# x/y 为标量  plt.plot(2,['z'],marker = 'o')

(y,fmt)形式

# plt.plot(2,'z',marker = 'o') #Unrecognized character z in format string

# y 为标量   plt.plot(2,'r',marker = 'o')

# y 为序列  plt.plot([2,1,3],'r--*')

（[x],y,[fmt]）形式

plt.plot([2,1,3],[0.5,2,2.5],'p--g',  #          marker='o'           markersize = 15          )

# fmt不写，或者‘’，则使用默认样式  plt.plot([2,1,3],[0.5,2,2.5],'',  #          marker='o'           markersize = 15          )

绘图Line2D

仅画线：绘图的默认情况

默认样式：蓝色的【线】【无标记】

# marker = None 表示不做设置  plt.plot([2,2.5,1])

仅画标记

plt.plot([2,2.5,1],'o')

画线+标记

plt.plot([2,2.5,1],'o-')

plt.plot([2,1,3],'bo--')

fmt的组合顺序随意的？

6图合一及结论

# 6种组合  # [color][marker][line],3种任意组合为6种可能  # b :蓝色  # o: 圆圈标记  # --：虚线  fmt = ['bo--','b--o','ob--','o--b','--bo','--ob']  for i in range(len(fmt)):      plt.subplot(2,3,i+1)      plt.plot([2,1,3],fmt[i])   # 结论：[color][marker][line]，每个都是可选的，每个属性可以选择写或者不写  # 而且与组合中它们所在的位置顺序无关

fmt支持的【线】-line

Line Styles

==== character description ====

'-' solid line style '--' dashed line style '-.' dash-dot line style ':' dotted line style

fmt支持的【标记】-marker

==== character description ====

'.' 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

fmt支持的【颜色】-color

The supported color abbreviations are the single letter codes

==== character color ====

'b' blue 'g' green 'r' red 'c' cyan 'm' magenta 'y' yellow 'k' black 'w' white

所有样式：标记、线、颜色参考大全

链接：https://www.kesci.com/home/project/5ea4e5da105d91002d506ac6

样式属性

线条的属性

# 包含：(颜色除外）  # 线的样式、线的宽度  # linestyle or ls: {'-', '--', '-.', ':', '', }  # linewidth or lw: float  ls_lst = ['-', '--', '-.', ':',]   lw_lst = [1,3,5,7]  for i in range(len(ls_lst)):      plt.plot([1,2,3,4],[i+1]*4,ls_lst[i],lw = lw_lst[i])

标记的属性

# 包含：  '''  marker: marker style  #边框（颜色及边框粗细）  markeredgecolor or mec: color  markeredgewidth or mew: float  #面颜色  markerfacecolor or mfc: color  markerfacecoloralt or mfcalt: color  #备用标记颜色  #标记的大小  markersize or ms: float  markevery: None or int or (int, int) or slice or List[int] or float or (float, float)  '''  # linestyle = None 表示不做设置，以默认值方式  # linestyle = ''  linestyle = 'none' 表示无格式，无线条  plt.plot([4,2,1,3],linestyle = 'none',            marker = 'o',           markersize = 30,           # edge           markeredgecolor = 'r',           markeredgewidth = 5,           # face            markerfacecolor = 'g',  #          markerfacecolor = 'none',  #          markerfacecolor = None,          )

综合：带有空心圆标记的线条图

'''  标记点是覆盖在线条的上面，位于上层  图层层次：[top]  spines > marker > line > backgroud  [bottom]  spines：轴的4个边框  spines 将线条图围在里面  '''  plt.plot([1,5,3,4],            marker = 'o',           markersize = 20,           # edge           markeredgecolor = 'r',           markeredgewidth = 5,           # face            markerfacecolor = 'w',    # 白色，与背景色相同，把线条覆盖着，营造空心的视觉效果  #          markerfacecolor = 'none', # 无色，透明，会看到线条  #          markerfacecolor = None, # 不设置，默认颜色          )  # markerfacecolor = ' ', # 无法识别  # markerfacecolor = '', # 无法识别

data关键字的使用

字典数据

#字典数据  d = {'name':list('abcd'),'age':[22,20,18,27]}  plt.plot('name','age',ddata = d)

DataFrame数据

#DataFrame数据  d = {'name':list('abcd'),'age':[22,20,18,27]}  df = pd.DataFrame(d) df

	name	age
0	a	22
1	b	20
2	c	18
3	d	27

plt.plot('name','age',data = df)

“如何使用matplotlib中的折线图方法plot()”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

当前名称：如何使用matplotlib中的折线图方法plot()
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