pythonmatplotlib绘制折线高数_Python笔记：用matplotlib绘制折线图
虽然我会用pyecharts绘制出很多很炫酷的可视化图形。但感觉还是很有必要琢磨一下matplotlib的绘图方式的。虽然去年有用过，但是当时理解不够深刻，现在重新温习一下。现在先用matplotlib来绘制一个简单的折线图，并顺便探讨一下它的一些参数。如下：
#先导入相关的包
import pandas as pd
import matplotlib as plt
#让matplotlib在notebook中在线显示的魔术命令
%matplotlib inline
#加载前几天从网上爬取的一些数据
df = pd.read_excel(r"C:\Users\QDM\Desktop\500.xlsx")
df
加载进来的部分数据：
不加任何参数，直接画出来的折线图默认是蓝色的，而且画布尺寸很小：
#选中某列，然后调用.polt()函数来绘制一个简单的折线图
df["营业收入(百万美元)"].plot()
改变折线的颜色：
# 把折线图的线条颜色改为绿色
df["利润(百万美元)"].plot(color = "green")
注：color的参数可填 形象色、十六进制颜色码、英文名称或其首字母、RGB值亦可。
调节画布的大小：
# 通过figsize参数调节画布的大小
df["利润(百万美元)"].plot(color = "green",figsize = (20,12))
改变点型：
# 通过 marker 参数来定义 点型
df["利润(百万美元)"].plot(color = "green",figsize = (20,12),marker = "o")
注：marker 的参数可填以下值(大家可自己调节着来玩)：
character description
``'.'`` point marker
``','`` pixel marker
``'o'`` circle marker
``'v'`` triangle_down marker
``'^'`` triangle_up 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
通过 markersize 参数来调节 点 的大小
# 通过 markersize 参数来调节 点 的大小
df["利润(百万美元)"].plot(color = "green",figsize = (20,12),marker = "o",markersize = 10)
调节线型：
# 通过 linestyle 调节线型
df["利润(百万美元)"].plot(color = "green",figsize = (20,12),marker = "",linestyle = "--")
注：linestyle 的可选参数有：
character description
``'-'`` solid line style 实线
``'--'`` dashed line style 虚线
``'-.'`` dash-dot line style 点画线
``':'`` dotted line style 点线
通过 linewidth 来调节线条的粗细：
# 通过 linewidth 调节线的粗细
df["利润(百万美元)"].plot(color = "green",figsize = (20,12),marker = "",linestyle = "-",linewidth=2.3)
小结：原来用matlotlib 绘制折线图比pyecharts还简单，而且也不low!