Matplotlib折线图绘制详解：基础入门与进阶技巧

Matplotlib折线图绘制详解：基础入门与进阶技巧

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来源

1.

https://blog.csdn.net/Queen_Elsa_of_A/article/details/139667777

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https://blog.csdn.net/SNeutronS/article/details/138357440

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https://blog.csdn.net/Wjh18212200997/article/details/140014706

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https://blog.csdn.net/qq_22649229/article/details/139159576

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https://cloud.baidu.com/article/2852109

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https://blog.csdn.net/qq_36733270/article/details/139791121

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https://blog.csdn.net/m0_57879289/article/details/138531671

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https://bigquant.com/wiki/doc/9X8kOlGXVs

在数据可视化领域，Matplotlib无疑是Python开发者最得力的工具之一。无论是学术研究、商业分析还是个人项目，Matplotlib都能帮助你将复杂的数据转化为直观的图表。今天，我们就来一起学习如何使用Matplotlib绘制折线图，让你的数据呈现更加专业和美观。

1. 安装Matplotlib

如果你还没有安装Matplotlib，可以通过pip进行安装：

pip install matplotlib

2. 导入模块

在代码中导入matplotlib.pyplot模块，并通常将其命名为plt：

import matplotlib.pyplot as plt

3. 准备数据

定义要绘制的数据点。例如，创建两个列表分别表示x轴和y轴的值：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

4. 绘制基本折线图

使用plt.plot()函数绘制折线图：

plt.plot(x, y)

5. 添加标题和坐标轴标签

通过plt.title(), plt.xlabel(), 和 plt.ylabel()设置图表标题及坐标轴标签：

plt.title('简单折线图')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')

6. 显示图表

最后调用plt.show()来展示图形：

plt.show()

将以上代码片段组合在一起，就得到了一个完整的折线图绘制脚本：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.plot(x, y)
plt.title('简单折线图')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')

plt.show()

1. 绘制多条折线

你可以通过多次调用plt.plot()来绘制多条折线：

x = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
y1 = [61, 42, 52, 72, 86, 91, 73]
y2 = [23, 26, 67, 38, 46, 55, 33]

plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.show()

2. 添加图例

通过label参数为每条折线添加图例，并使用plt.legend()显示图例：

plt.plot(x, y1, label='商品 A')
plt.plot(x, y2, label='商品 B')
plt.legend()
plt.show()

3. 自定义线条样式

你可以通过参数来改变线条的颜色、宽度和样式：

plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=2, linestyle='--', marker='o')

• color：线条颜色。
• linewidth：线条宽度。
• linestyle：线条样式（如实线'-'、虚线'--'）。
• marker：数据点标记样式。

4. 解决中文乱码问题

如果图表中的中文显示为乱码，可以通过以下方式解决：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决坐标轴负号显示问题

让我们使用一个真实的数据集来绘制折线图。假设我们有一组某商品一周的销量数据：

import matplotlib.pyplot as plt

# 时间
x = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
# 销量
y1 = [61, 42, 52, 72, 86, 91, 73]
y2 = [65, 76, 29, 90, 76, 100, 78]

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 适应中文字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 传入 label 参数
plt.plot(x, y1, "r", label="衣服")
plt.plot(x, y2, "k", label="裤子")
# 显示图例，传入图例位置参数
plt.legend(loc="best")
# x,y轴标签
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("销量")
# 显示图标标题
plt.title("商品销量对比图")
plt.show()

这段代码将生成一个展示两种商品一周销量对比的折线图，包含中文标题和坐标轴标签。

1. 如何调整图例位置？

可以通过plt.legend()的loc参数来设置图例的位置，例如：

plt.legend(loc='lower right')

2. 如何设置坐标轴范围？

使用plt.xlim()和plt.ylim()来设置x轴和y轴的范围：

plt.xlim(0, 7)
plt.ylim(0, 100)

通过以上步骤和技巧，你已经掌握了使用Matplotlib绘制折线图的基本方法。无论是展示时间序列数据的变化趋势，还是比较不同类别数据的差异，折线图都能帮你清晰地传达信息。快去尝试绘制你自己的数据吧！