[Python]matplotlib库实现数据可视化之绘制折线图

1. 安装

使用pip安装，不多解释

pip install matplotlib

2. 绘制简单的折线图

主要用到pyplot模块的plot()函数

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成1~8的平方数
squares = [x**2 for x in range(1, 9)]

plt.plot(squares)
plt.show()

首先导入模块pyplot，并给它制定了别名plt，以免反复输入pyplot。（在线示例大都这样做，所以这里也这样做）matplotlib库的pyplot模块包含了很多用于生成图表的函数。

pyplot模块中的plot()函数尝试根据给出的数据生成有意义的图形。plt.show()打开matplotlib查看器，并显示绘制的图形。效果如下：

下面几个按钮的作用分别是：

1. 重置原始视图
2. 回到上一张图表
3. 进入下一张图表
4. 使用鼠标左键平移轴，右键缩放(单击启用或禁用该功能)
5. 缩放到矩形
6. 配置子图
7. 保存图表

3. 修改标签文字和线条粗细

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成1~8的平方数
squares = [x**2 for x in range(1, 9)]

plt.plot(squares, linewidth=4)

# 设置图表标题，并给坐标轴加上标签
plt.title("Square of Value", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square", fontsize=14)

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)

plt.show()

linewidth属性用于指定线条粗细，单位是像素，其他地方也一样
函数title()给图表指定标题
函数xlabel()和ylabel()分别指定x轴和y轴的标题
fontsize属性指定文字大小
tick_params影响x轴和y轴上的刻度（axis='both），并将标记的字号设置为14（labelsize=14）
如果要单独设置x轴或y轴上的刻度标记，只要用axis='x'或axis='y'就行了
效果如下：

4. 校正图形

向plot()提供一系列数字时，它假设第一个数据点的x坐标为0，因此刚才生成的图表中每个平方的x坐标都小1。为改变这种默认行为，我们可以给plot()同时提供横纵坐标的值。

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成1~8的平方数
values = list(range(1, 9))
squares = [x**2 for x in values]

plt.plot(values, squares, linewidth=4)

# 设置图表标题，并给坐标轴加上标签
plt.title("Square of Value", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square", fontsize=14)

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)

plt.show()

可以看到这时的图和我们的数据对应上了：

原文地址：https://blog.irow.top/index.php/archives/3/
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