python使用matplotlib绘制折线图教程
Matplotlib是一个Python工具箱，用于科学计算的数据可视化。借助它，Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形。下面这篇文章主要介绍了python使用matplotlib如何绘制折线图的方法教程，需要的朋友可以参考借鉴。
matplotlib简介
matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。
它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。
在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。
而 Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）。
绘图库Matplotlib的安装方法：点击这里
matplotlib绘制折线图
1. line chart
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()
2. 图例
在plot的时候指定label，然后调用legend方法可以绘制图例。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, label='y = sin(x)') plt.plot(x, y2, label='y = cos(x)') plt.legend() plt.show()
legend方法可接受一个loc关键字参数来设定图例的位置，可取值为数字或字符串：
0: ‘best'
1: ‘upper right'
2: ‘upper left'
3: ‘lower left'
4: ‘lower right'
5: ‘right'
6: ‘center left'
7: ‘center right'
8: ‘lower center'
9: ‘upper center'
10: ‘center'
3. 线的样式
（1）颜色
plot方法的关键字参数color(或c)用来设置线的颜色。可取值为：
1、颜色名称或简写
b: blue
g: green
r: red
c: cyan
m: magenta
y: yellow
k: black
w: white
2、#rrggbb
3、(r, g, b) 或 (r, g, b, a)，其中 r g b a 取均为[0, 1]之间
4、[0, 1]之间的浮点数的字符串形式，表示灰度值。0表示黑色，1表示白色
（2）样式
plot方法的关键字参数linestyle(或ls)用来设置线的样式。可取值为：
- -, solid
- --, dashed
- -., dashdot
- :, dotted
- '', ' ', None
（3）粗细
设置plot方法的关键字参数linewidth(或lw)可以改变线的粗细，其值为浮点数。
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, c='r', ls='--', lw=3) plt.plot(x, y2, c='#526922', ls='-.') plt.show()
4. marker
以下关键字参数可以用来设置marker的样式：
- marker
- markeredgecolor 或 mec
- markeredgewidth 或 mew
- markerfacecolor 或 mfc
- markerfacecoloralt 或 mfcalt
- markersize 或 ms
其中marker可取值为：
- '.': 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
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()
The kwargs are Line2D properties：
| Property | Description |
|---|---|
| agg_filter | unknown |
| alpha | float (0.0 transparent through 1.0 opaque) |
| animated | [True | False] |
| antialiased or aa | [True | False] |
| axes | an Axes instance |
| clip_box | a matplotlib.transforms.Bbox instance |
| clip_on | [True | False] |
| clip_path | [ (Path, Transform) | Patch | None ] |
| color or c | any matplotlib color |
| contains | a callable function |
| dash_capstyle | [‘butt’ | ‘round’ | ‘projecting’] |
| dash_joinstyle | [‘miter’ | ‘round’ | ‘bevel’] |
| dashes | sequence of on/off ink in points |
| drawstyle | [‘default’ | ‘steps’ | ‘steps-pre’ | ‘steps-mid’ | ‘steps-post’] |
| figure | a matplotlib.figure.Figure instance |
| fillstyle | [‘full’ | ‘left’ | ‘right’ | ‘bottom’ | ‘top’ | ‘none’] |
| gid | an id string |
| label | string or anything printable with ‘%s’ conversion. |
| linestyle or ls | ['-' | '--' | '-.' | ':' | 'None' | ' ' | ''] |
| linewidth or lw | float value in points |
| lod | [True | False] |
| marker | A valid marker style |
| markeredgecolor or mec | any matplotlib color |
| markeredgewidth or mew | float value in points |
| markerfacecolor or mfc | any matplotlib color |
| markerfacecoloralt or mfcalt | any matplotlib color |
| markersize or ms | float |
| markevery | [None | int | length-2 tuple of int | slice | list/array of int | float | length-2 tuple of float] |
| path_effects | unknown |
| picker | float distance in points or callable pick function fn(artist, event) |
| pickradius | float distance in points |
| rasterized | [True | False | None] |
| sketch_params | unknown |
| snap | unknown |
| solid_capstyle | [‘butt’ | ‘round’ | ‘projecting’] |
| solid_joinstyle | [‘miter’ | ‘round’ | ‘bevel’] |
| transform | a matplotlib.transforms.Transform instance |
| url | a url string |
| visible | [True | False] |
| xdata | 1D array |
| ydata | 1D array |
| zorder | any number |
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我的支持。
posted on 2017-09-06 00:11 多一点 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏