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
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来访路线# 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
无参数
#返回一个空列表 plt.plot()
[]
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
1个参数
#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')
[
2个参数
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--*')
[
3个参数
（[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
Markers
==== 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
Colors
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！
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