python使用matplotlib繪製折線圖教程

Matplotlib是一個Python工具箱，用於科學計算的數據視覺化。借助它，Python可以繪製如Matlab和Octave多種多樣的資料圖形。以下這篇文章主要介紹了python使用matplotlib如何繪製折線圖的方法教程，需要的朋友可以參考借鑒。

matplotlib簡介

matplotlib 是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地行製圖。而且也可以方便地將它作為繪圖控件，嵌入GUI應用程式中。

它的文件相當完備，並且Gallery頁面中有上百幅縮圖，開啟之後都有原始程式。因此如果你需要繪製某種類型的圖，只需要在這個頁面中瀏覽/複製/貼上一下，基本上都能搞定。

在Linux下比較著名的資料圖工具還有gnuplot，這個是免費的，Python有一個套件可以呼叫gnuplot，但是語法比較不習慣，而且畫圖品質不高。

而 Matplotlib則比較強：Matlab的語法、python語言、latex的畫圖品質（還可以使用內嵌的latex引擎繪製的數學公式）。

繪圖庫Matplotlib的安裝方法：點這裡

matplotlib畫出折線圖

2. 圖例

在plot的時候指定label，然後呼叫legend方法可以繪製圖例。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = 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()

'upper right'

     3: 'lower left'

     6: 'center left'

     7: 'center right'

     8: 'lower center'

    
3. 線的樣式

（1）顏色

plot方法的關鍵字參數color(或c)用來設定線的顏色。可取值為：

     m: magenta

     y: yellow

     k: black

2、#rrggbb

3、(r, g, b, br. ]之間

4、[0, 1]之間的浮點數的字串形式，表示灰階值。 0表示黑色，1表示白色

（2）樣式

plot方法的關鍵字參數linestyle(或ls)用來設定線的樣式。可取值為：

-, solid

-., dashdot

（3）粗細

設定plot方法的關鍵字參數linewidth(或lw)可以改變線的粗細，其值為浮點數。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = 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()

4. marker

• 以下關鍵字參數可以用來設定marker的樣式：

markeredgewidth 或mew
markerfacecolor 或mfc
markerfacecoloralt 或mfcalt
markersize 或ms

• :
markersize 或ms

'v': triangle_down marker

'^': triangle_le_le

例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = 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 np
import matplotlib.pyplot as plt

x = 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()