Matplotlib 折线图

原文： https://pythonbasics.org/matplotlib-line-chart/

折线图使用 Matplotlib 开箱即用。 折线图中可以包含多条折线，更改颜色，更改折线类型等等。

Matplotlib 是用于绘图的 Python 模块。 折线图是它可以创建的多种图表类型之一。

折线图示例

折线图

首先导入matplotlib和numpy，它们对于制图非常有用。
您可以使用plot(x, y)方法创建折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1, 1, 50)
print(x)
y = 2*x + 1
plt.plot(x, y)
plt.show()

曲线

plot()方法也适用于其他类型的折线图。 不需要是直线，y可以具有任何类型的值。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = 2**x + 1
plt.plot(x, y)  
plt.show()

下载示例

带有标签的直线

要知道您在看什么，您需要元数据。 标签是一种元数据。 它们显示图表的内容。 图表具有x标签，y标签和标题。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = 2**x + 1
plt.figure()
plt.plot(x, y1)  
plt.xlabel("I am x")
plt.ylabel("I am y")
plt.title("With Labels")
plt.show()

多个直线

绘图中可以有多条线。 要添加另一行，只需再次调用plot(x, y)函数。 在下面的示例中，我们在图表上绘制了y(y1, y2)的两个不同值。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = 2**x + 1
plt.figure(num = 3, figsize=(8, 5))
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, 
         color='red',   
         linewidth=1.0,  
         linestyle='--' 
        )
plt.show()

虚线

线可以是点的形式，如下图所示。 调用scatter(x, y)方法而不是调用plot(x, y)。scatter(x, y)方法还可以用于（随机）将点绘制到图表上。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
n = 1024
X = np.random.normal(0, 1, n)
Y = np.random.normal(0, 1, n)
T = np.arctan2(X, Y)
plt.scatter(np.arange(5), np.arange(5))
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

下载示例

直线刻度

您可以更改绘图上的刻度。 将它们设置在x轴，y轴上，甚至更改其颜色。 这条线可以更粗并且具有alpha值。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = 2*x - 1
plt.figure(figsize=(12, 8)) 
plt.plot(x, y, color='r', linewidth=10.0, alpha=0.5)
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
    label.set_fontsize(12)
    label.set_bbox(dict(facecolor='y', edgecolor='None', alpha=0.7))
plt.show()

渐近线

可以将渐近线添加到该图。 为此，请使用plt.annotate()。 在下面的图中还有一条虚线。 您可以试一下代码以查看其工作原理。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = 2**x + 1
plt.figure(figsize=(12, 8))  
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
plt.scatter(x0, y0, s = 66, color = 'b')
plt.plot([x0, x0], [y0, 0], 'k-.', lw= 2.5)
plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % 
             y0, 
             xy=(x0, y0), 
             xycoords='data',
             xytext=(+30, -30),
             textcoords='offset points',
             fontsize=16,  
             arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')
            )
plt.text(0, 3, 
         r'$This\ is\ a\ good\ idea.\ \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',
         fontdict={'size':16,'color':'r'})
plt.show()

带有文字刻度的直线

不一定是数字刻度。 秤也可以包含文字，例如以下示例。 在plt.yticks()中，我们只传递一个带有文本值的列表。 然后将这些值显示在y轴上。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = 2**x + 1
plt.figure(num = 3, figsize=(8, 5))  
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, 
         color='red',  
         linewidth=1.0,  
         linestyle='--'  
        )
plt.xlim((-1, 2))  
plt.ylim((1, 3))  
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],
          [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$readly\ good$'])
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.show()