时间:2021-05-22
散点图和折线图是数据分析中最常用的两种图形。其中,折线图用于分析自变量和因变量之间的趋势关系,最适合用于显示随着时间而变化的连续数据,同时还可以看出数量的差异,增长情况。
Matplotlib 中绘制散点图的函数为 plot() ,使用语法如下:matplotlib.pyplot.plot(*args,scalex=True,scaley=True,data=None,**kwargs)
常用参数及说明:
参数 接收值 说明 默认值 x,y array 表示 x 轴与 y 轴对应的数据; 无 color string 表示折线的颜色; None marker string 表示折线上数据点处的类型; None linestyle string 表示折线的类型; - linewidth 数值 线条粗细:linewidth=1.=5.=0.3 1 alpha 0~1之间的小数 表示点的透明度; None label string 数据图例内容:label=‘实际数据' None
其他参数请参考文档:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
基本用法
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt #读取数据datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx'data = pd.read_excel(datafile) plt.figure(figsize=(10,5))#设置画布的尺寸plt.title('Examples of line chart',fontsize=20)#标题,并设定字号大小plt.xlabel(u'x-year',fontsize=14)#设置x轴,并设定字号大小plt.ylabel(u'y-income',fontsize=14)#设置y轴,并设定字号大小 #color:颜色,linewidth:线宽,linestyle:线条类型,label:图例,marker:数据点的类型plt.plot(data['时间'],data['收入_Jay'],color="deeppink",linewidth=2,linestyle=':',label='Jay income', marker='o')plt.plot(data['时间'],data['收入_JJ'],color="darkblue",linewidth=1,linestyle='--',label='JJ income', marker='+')plt.plot(data['时间'],data['收入_Jolin'],color="goldenrod",linewidth=1.5,linestyle='-',label='Jolon income', marker='*') plt.legend(loc=2)#图例展示位置,数字代表第几象限plt.show()#显示图像到此这篇关于Matplotlib 折线图plot()所有用法详解的文章就介绍到这了,更多相关Matplotlib 折线图plot()用法内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!
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在用Matplotlib库绘制折线图的时候遇到一个问题,当定义一个x轴数组时,plot绘制折线图时,x轴并不会按照我们定义的数组的顺序去排列显示,例如:impo
这里我利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图:#-*-coding:UTF-8-*-importn
这篇文章利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图:#-*-coding:UTF-8-*-import
折线图Axes3D.plot(xs,ys,*args,**kwargs)ArgumentDescriptionxs,ysx,ycoordinatesofvert
本文实例讲述了Python基于Matplotlib库简单绘制折线图的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:Matplotlib画折线图,有一些离散点,想看看这些