Python 中的 plt.plot() 函数介绍

当需要在 Python 中进行线性图等基础数据可视化操作时，matplotlib 库提供了 plt.plot() 函数方便绘图。

函数语法

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

其中，*args 表示可选参数，scalex、scaley 表示用于控制坐标轴是否缩放，data 表示显示数据，**kwargs 表示可选关键字参数。

函数作用

plt.plot() 用于绘制一条或多条线性图，也可通过传递多个 x、y 对来绘制多个线条。

下面是一个实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, linewidth=2)
plt.show()

运行上面代码会输出 sin 函数的线性图。

参数含义

plt.plot() 函数常用参数如下：

• x：要绘制的数据的 x 轴坐标值；
• y：要绘制的数据的 y 轴坐标值；
• linewidth：线条的宽度；
• linestyle：线条的样式；
• color：线条的颜色。

下面是一个使用 softmax 函数的实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

scores = np.array([3.0, 1.0, 0.2])
x = np.arange(len(scores))

def softmax(x):
    return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)

plt.plot(x, softmax(scores).T, linewidth=2)
plt.show()

运行上面代码会输出 softmax 函数的线性图。

总结

plt.plot() 函数是 matplotlib 库中基础的数据可视化函数之一，它能够方便地绘制线性图，使得数据可视化更加直观。同时，通过使用 plt.plot() 函数，我们可以方便地实现对数学函数等的可视化。