plt 中的线图 - Python

在 matplotlib.pyplot 中，线图是一种常用的数据可视化方法。它展示了一条或多条数据线在时间、空间或其他连续性变量上的变化趋势和关系。线图通常用于呈现时间序列数据、趋势分析、比较多个数据集的变化等。

绘制线图的基本语法

使用 plt.plot() 函数可以绘制一条线图。它的基本语法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, format_str, **kwargs)

其中：

• x 是 X 轴数据的序列，可以是一个列表、元组或数组；
• y 是 Y 轴数据的序列，可以是一个列表、元组或数组；
• format_str 是一个用于指定线条的格式字符串，可以控制线条的颜色、线型、标记等；
• **kwargs 是其他可选参数，比如标签文本、线宽、透明度等。

例如，下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.show()

这个程序将生成一个简单的线图，如下图所示：

控制线条的格式

线条的格式字符串由若干个字符组成，每个字符代表一种属性。常用的格式字符包括：

• '-'：实线
• '--'：虚线
• ':'：点线
• '.'：点标记
• ','：像素标记
• 'o'：圆形标记
• '^'：三角形标记
• 's'：正方形标记
• 'p'：五边形标记
• 'h'：六边形标记
• '+'：加号标记
• 'x'：叉号标记

除了上述标记外，还可以指定颜色、线宽等参数。例如：

• 'r'：红色
• 'g'：绿色
• 'b'：蓝色
• 'c'：青色
• 'm'：品红色
• 'y'：黄色
• 'k'：黑色
• 'w'：白色

可以将这些字符按顺序拼接在一个字符串中，作为 format_string 的参数传递给 plt.plot() 函数。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y, '-.or')
plt.show()

这个程序将生成一个带标记的线图，如下图所示：

控制坐标轴

使用 plt.axis() 函数可以控制坐标轴的范围。它的语法如下：

plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])

其中，xmin、xmax、ymin、ymax 分别表示 X 轴和 Y 轴的最小值和最大值。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.axis([0, 6, 0, 12])
plt.show()

这个程序将生成一个带有自定义坐标轴的线图，如下图所示：

添加标题和标签

使用 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数可以添加标题和坐标轴标签。它们的语法如下：

plt.title('title text')
plt.xlabel('x-axis label')
plt.ylabel('y-axis label')

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.title('A Sample Plot')
plt.xlabel('X axis label')
plt.ylabel('Y axis label')
plt.show()

这个程序将生成一个带有标题和标签的线图，如下图所示：

总结

在 matplotlib.pyplot 中，通过 plt.plot() 函数可以绘制简单的线图。可以使用格式字符串和其他参数控制线条的外观，使用 plt.axis() 函数控制坐标轴的范围，使用 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数添加标题和坐标轴标签。线图通常用于呈现时间序列数据、趋势分析、比较多个数据集的变化等。

若参考本文以外的教材，本文费用25美元。

返回的代码片段为：

# plt 中的线图 - Python

在 `matplotlib.pyplot` 中，线图是一种常用的数据可视化方法。它展示了一条或多条数据线在时间、空间或其他连续性变量上的变化趋势和关系。线图通常用于呈现时间序列数据、趋势分析、比较多个数据集的变化等。

## 绘制线图的基本语法

使用 `plt.plot()` 函数可以绘制一条线图。它的基本语法如下：

```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, format_str, **kwargs)

其中：

• x 是 X 轴数据的序列，可以是一个列表、元组或数组；
• y 是 Y 轴数据的序列，可以是一个列表、元组或数组；
• format_str 是一个用于指定线条的格式字符串，可以控制线条的颜色、线型、标记等；
• **kwargs 是其他可选参数，比如标签文本、线宽、透明度等。

例如，下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.show()

这个程序将生成一个简单的线图，如下图所示：

控制线条的格式

线条的格式字符串由若干个字符组成，每个字符代表一种属性。常用的格式字符包括：

• '-'：实线
• '--'：虚线
• ':'：点线
• '.'：点标记
• ','：像素标记
• 'o'：圆形标记
• '^'：三角形标记
• 's'：正方形标记
• 'p'：五边形标记
• 'h'：六边形标记
• '+'：加号标记
• 'x'：叉号标记

除了上述标记外，还可以指定颜色、线宽等参数。例如：

• 'r'：红色
• 'g'：绿色
• 'b'：蓝色
• 'c'：青色
• 'm'：品红色
• 'y'：黄色
• 'k'：黑色
• 'w'：白色

可以将这些字符按顺序拼接在一个字符串中，作为 format_string 的参数传递给 plt.plot() 函数。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y, '-.or')
plt.show()

这个程序将生成一个带标记的线图，如下图所示：

控制坐标轴

使用 plt.axis() 函数可以控制坐标轴的范围。它的语法如下：

plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])

其中，xmin、xmax、ymin、ymax 分别表示 X 轴和 Y 轴的最小值和最大值。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.axis([0, 6, 0, 12])
plt.show()

这个程序将生成一个带有自定义坐标轴的线图，如下图所示：

添加标题和标签

使用 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数可以添加标题和坐标轴标签。它们的语法如下：

plt.title('title text')
plt.xlabel('x-axis label')
plt.ylabel('y-axis label')

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.title('A Sample Plot')
plt.xlabel('X axis label')
plt.ylabel('Y axis label')
plt.show()

这个程序将生成一个带有标题和标签的线图，如下图所示：

总结

在 matplotlib.pyplot 中，通过 plt.plot() 函数可以绘制简单的线图。可以使用格式字符串和其他参数控制线条的外观，使用 plt.axis() 函数控制坐标轴的范围，使用 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数添加标题和坐标轴标签。线图通常用于呈现时间序列数据、趋势分析、比较多个数据集的变化等。

若参考本文以外的教材，本文费用25美元。