python 用matplotlib绘制折线图详情

在 matplotlib 官网 教程中，可以绘制诸如折线图、柱状图、饼图等常规图外，还有可以绘制动态图、散点图、等高线图、帽子图、多个子图等

接下来，我们将继续学习matplotlib 图表绘制具体的功能实操，掌握针对不同图表的绘制

1. 折线图概述

1.1什么是折线图？

折线图是在坐标中通过线条升降的方式展示随着某种变化而变化的连续性数据

通过折线的起伏表示数据的增减变化的情况

折线图可以拆分为动态折线图、依存关系折线图和次数分布折线图

1.2折线图使用场景

折线图自身的线条的变化，可以在图表中清晰读取到数据变化情况，可以运用的场景特点如下

描绘统计事项总体指标的动态

研究对象间的依存关系

总体中各个部分的分配情况

适合大量数据展示其趋势变化

1.3绘制折线图步骤

导入 matplotlib.pyplot 模块

准备数据，可以使用 numpy/pandas 整理数据

调用 pyplot.plot() 绘制折线图

1.4案例展示

接下来我们使用折线图来展示从 10份 所有文章访问量数据展示

所有的案例用到的数据如下：
import random x_data = ["10月{}日".format(i+1) for i in range(30)] y_view = [random.randint(50,200) for i in range(30)]

展示10月份数据折线图:
import matplotlib.pyplot as plt import random plt.rcParams["font.sans-serif"]=['SimHei'] plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False x_data = ["10月{}日".format(i+1) for i in range(30)] y_view = [random.randint(50,200) for i in range(30)] plt.figure(figsize=(20,5),dpi=90) plt.plot(x_data,y_view) plt.xticks(rotation=45) plt.title("访问量分析") plt.xlabel("日期") plt.ylabel("访问量") plt.show()

坐标轴位置设置需要通过pyplot.gca()先获取当前的Axes

然后调用ax.spines[].set_position()设置位置

ax.spines['bottom'].set_position(('axes',0.5)) 表示将x轴设置在y轴50%处

3.4指定坐标值标注

pyplot.annotate() 展示指定坐标点的（x,y）值

常 用接口参数说明：

ax.spines["left"].set_position(('axes',0.5)) plt.plot(x_data,y_view,linestyle="--",marker="o",markeredgecolor="g",fillstyle="left") plt.xticks(ticks=np.arange(0,30),rotation=60) plt.annotate(show_max, xy=(x_data[max_id],y_view[max_id] ), xytext=(x_data[max_id],y_view[max_id]), color='r') star_view = [random.randint(100,200) for i in range(30)] plt.plot(x_data,y_view,linestyle="--",marker="o",markeredgecolor="g",fillstyle="left") plt.plot(x_data,star_view,linestyle="-",marker="s",markeredgecolor="r",fillstyle="right") plt.plot(x_data,y_view,linestyle="--",marker="o",markeredgecolor="g",fillstyle="left",label="all") plt.plot(x_data,star_view,linestyle="-",marker="s",markeredgecolor="r",fillstyle="right",label="star") plt.legend() 本文 我们对matplotlib 模块 折线图plot()相关方法和属性进行，大家在平时工作中可以多多实践，折线图还是用的比较多的

到此这篇关于python 用matplotlib绘制折线图详情的文章就介绍到这了,更多相关python matplotlib绘制折线图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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