使用matplotlib制作“折线图”：pyplot.plot()/给多组数据添加解释图标/放大坐标轴部分区间

之前的文章是《入门操作：创建画布／调整子图／创建“AXES轴域”》:link.
本文将介绍“折线图”相关内容

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plt.plot()函数中的参数非常多，书写参数的方式也不同，下面列出几种常见的参数书写形式：
（1）plot(X,Y)
（2）plot(X,Y,LineSpec)
（3）plot(___,Name,Value)

其中（2）和（3）是两种设置线型，符号，颜色等参数的不同方式；区别在于（2）中的LineSpec参数只有三部分内容（线型，数据标记符号和颜色，且线点颜色不能区分），而（3）中的“Name,Value”参数则可以分别定义各个“Name”的值（可以设置的内容更多）

• LineSpec参数描述：一个字符串，分别表示线型、标记和颜色
  
  
  
• Name,Value参数描述(不区分大小写)：

（1） ‘Color’ - 线条颜色
（2）‘LineStyle’ - 线型
（3）‘LineWidth’ - 线条宽度，默认值0.5
（4） ‘Marker’ - 标记符号
（5）‘MarkerSize’ - 标记大小
（6）‘MarkerEdgeColor’ - 标记轮廓颜色
（7）‘MarkerFaceColor’ - 标记填充颜色

• 画一组数据

（1）XY值分别是一个点：直线

# 两点直接的直线
from matplotlib import pyplot as plt
plt.plot([1,2],[8,9])
plt.show()

（2）XY值分别是一个向量，要求长度一致：折线

# 一条折线，由（X1，Y1），（X2，Y2）画到（Xn,Yn）
from matplotlib import pyplot as plt
X = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
Y = [10, 12, 12, 10, 14, 22, 24]
plt.plot(X, Y)
plt.show()

• 画多组数据

（1）X是一个矩阵(n*m)，Y是一个向量(n个元素)：m条折线，使用相同的Y值，对应不同的X

解释：这听起来可能有点绕，但是我们可以想像成多组X值，和一组Y值，即：
X1=（x1,x2,x3,x4,x5…）
X2=（x1,x2,x3,x4,x5…）
X3=（x1,x2,x3,x4,x5…）
Y = （y1,y2,y3,y4,y5…）
分别使用plt.plot()函数画：(X1，Y)，（X2，Y），（X3，Y）
不同的是，我们只是将X1，X2，X3以列的方向写成矩阵的形式

from matplotlib import pyplot as plt
X = [[0,1,4],[3,5,7],[4,7,10],[6,10,15]]
Y = [0,1,2,3]
plt.plot(X,Y)
plt.show()

（2）X是一个矩阵(nm)，Y也是一个矩阵要求大小一致(nm)：列列对应，m条折线

from matplotlib import pyplot as plt
X = [[6,10,15],[3,5,7],[8,7,10]]
Y = [[2,1,3],[9,2,6],[7,3,9]]
plt.plot(X,Y)
plt.show()

• 给多组数据添加解释图标

# 两个参数：一个以字符串为元素的列表（有几组内容列几个名字）；图标显示的位置
# ！！！需要注意的是，多组数据的操作实际上都是通过Y来标记X的列，所以命名数据标示时，名字应该就是X矩阵中的每列的名称
plt.legend(['Column1', 'Column2'...], loc=6,fontsize=12)

# 其中loc参数含义：
	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

• 放大折线图的部分样子

#  plt.axis([min_x,max_x,min_y,max_y])两轴展示最小值到最大值之间的图形

x = [0, 1, 2, 3, 4]
y = [0, 1, 4, 9, 16]
plt.plot(x, y)
plt.axis([0, 3, 2, 5])
plt.show()

# 设置坐标轴边界 xlim ylim
plt.xlim(min_x, max_x)
plt.ylim(min_y, max_y)

• 阴影：plt.fill_between()函数

其中单个必填参数，一个选填参数：
（1）X轴
（2）y轴的下限：设置阴影区域的底部
（3）y轴的上限：设置阴影区域的顶部
（4）alpha = n ：取之在（0，1）表示阴影的透明度

from matplotlib import pyplot as plt

months = range(12)
month_names = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
revenue = [16000, 14000, 17500, 19500, 21500, 21500, 22000, 23000, 20000, 19500, 18000, 16500]

plt.plot(months,revenue)
ax=plt.subplot()
ax.set_xticks(months)
ax.set_xticklabels(month_names)

y_lower=[i-0.1*i for i in revenue]
y_upper=[i+0.1*i for i in revenue]
plt.fill_between(months,y_lower,y_upper,alpha=0.2)

plt.show()