復(fù)習(xí)回顧：
眾所周知，matplotlib 是一款功能強(qiáng)大開源的數(shù)據(jù)可視化模塊，憑借著強(qiáng)大的擴(kuò)展性構(gòu)建出更高級(jí)別的繪圖工具接口如seaborn、ggplot。我們來看看往期學(xué)習(xí)章節(jié)內(nèi)容概述吧~

• matplotlib 模塊基礎(chǔ)知識(shí)：對(duì)matplotlib模塊具有便利的交互新創(chuàng)建圖表、多種圖表定制以及強(qiáng)大的可擴(kuò)展性，matplotlib可滿足不同用戶的使用，初次體驗(yàn)繪制圖表功能
• matplotlib 模塊底層原理：matplotlib 模塊包含腳本層、美工層及后端層，對(duì)各個(gè)層相關(guān)提供的操作進(jìn)行學(xué)習(xí)
  

在 matplotlib 官網(wǎng)教程中，可以繪制諸如折線圖、柱狀圖、餅圖等常規(guī)圖外，還有可以繪制動(dòng)態(tài)圖、散點(diǎn)圖、等高線圖、帽子圖、多個(gè)子圖等

接下來，我們將繼續(xù)學(xué)習(xí)matplotlib 圖表繪制具體的功能實(shí)操，掌握針對(duì)不同圖表的繪制

1. 折線圖概述

1.1什么是折線圖？

• 折線圖是在坐標(biāo)中通過線條升降的方式展示隨著某種變化而變化的連續(xù)性數(shù)據(jù)
• 通過折線的起伏表示數(shù)據(jù)的增減變化的情況
• 折線圖可以拆分為動(dòng)態(tài)折線圖、依存關(guān)系折線圖和次數(shù)分布折線圖
  

1.2折線圖使用場(chǎng)景

折線圖自身的線條的變化，可以在圖表中清晰讀取到數(shù)據(jù)變化情況，可以運(yùn)用的場(chǎng)景特點(diǎn)如下

• 描繪統(tǒng)計(jì)事項(xiàng)總體指標(biāo)的動(dòng)態(tài)
• 研究對(duì)象間的依存關(guān)系
• 總體中各個(gè)部分的分配情況
• 適合大量數(shù)據(jù)展示其趨勢(shì)變化
  

1.3繪制折線圖步驟

• 導(dǎo)入matplotlib.pyplot模塊
• 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，可以使用numpy/pandas整理數(shù)據(jù)
• 調(diào)用pyplot.plot()繪制折線圖

1.4案例展示

接下來我們使用折線圖來展示從 10份 所有文章訪問量數(shù)據(jù)展示

所有的案例用到的數(shù)據(jù)如下：

import random


x_data = ["10月{}日".format(i+1) for i in range(30)]

y_view = [random.randint(50,200) for i in range(30)]

展示10月份數(shù)據(jù)折線圖:

  import matplotlib.pyplot as plt
 import random


 plt.rcParams["font.sans-serif"]=['SimHei']
 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

 x_data = ["10月{}日".format(i+1) for i in range(30)]

 y_view = [random.randint(50,200) for i in range(30)]

 plt.figure(figsize=(20,5),dpi=90)

 plt.plot(x_data,y_view)

 plt.xticks(rotation=45)
 plt.title("訪問量分析")
 plt.xlabel("日期")
 plt.ylabel("訪問量")

 plt.show()

2. 折線2D屬性

2.1linestyle:折線樣式

2.2color：折線顏色

顏色簡(jiǎn)稱：

rgb

• 格式形式：(r,g,b) 或者(r,g,b,a)
• 取值范圍：r,g,b,a 取值范圍在[0,1]之間
• [0,1]之間的浮點(diǎn)數(shù)的字符串形式，0表示黑色，1表示白色
  

2.3marker：坐標(biāo)值標(biāo)記

• marker 標(biāo)記物通常在折線圖plot、散點(diǎn)圖scatter和誤差圖errorbar上應(yīng)用
• marker 提供多達(dá)40個(gè)標(biāo)記的樣式可供選擇，具體詳情看見marker官方說明
• marker 在圖表中常用的有如下：

• markeredgecolor:標(biāo)記邊界顏色
• markeredgewidth:標(biāo)記寬度
• markfacecorlor:標(biāo)記填充色
• markersize:標(biāo)記大小
  

2.4fillstyle:標(biāo)記填充方法

2.5linewidth（lw）: 直線寬度

對(duì)第一節(jié)案例添加直線屬性：虛線表示，坐標(biāo)用綠色左半填充圈標(biāo)記

#

 直線屬性
plt.plot(x_data,y_view,linestyle="--"
,marker="o",markeredgecolor="g",fillstyle="left")

更多屬性:
在matplotlib官網(wǎng)對(duì)直線2D屬性有更多的介紹

3. 坐標(biāo)管理

3.1坐標(biāo)軸名字設(shè)置

• 設(shè)置X軸名稱：pyplot.xlabel(str)
• 設(shè)置y軸名稱：pyplot.ylabel(str)

3.2坐標(biāo)軸刻度設(shè)置

• x軸坐標(biāo)刻度設(shè)置：pyplot.xticks(ticks=[],rotation)
• y軸坐標(biāo)刻度設(shè)置：pyplot.yticks(ticks=[],rotation)
  

參數(shù)說明：

• ticks:列表類型，表示x軸范圍
• rotation：翻轉(zhuǎn)角度

3.3坐標(biāo)軸位置設(shè)置

• 坐標(biāo)軸位置設(shè)置需要通過pyplot.gca()先獲取當(dāng)前的Axes
• 然后調(diào)用ax.spines[].set_position()設(shè)置位置
• ax.spines['bottom'].set_position(('axes',0.5)) 表示將x軸設(shè)置在y軸50%處

3.4指定坐標(biāo)值標(biāo)注

pyplot.annotate() 展示指定坐標(biāo)點(diǎn)的（x,y）值

常用接口參數(shù)說明：

繼續(xù)改造第一節(jié)案例：標(biāo)記出最大訪問，y軸移到x軸中心

max_id = np.argmax(y_view)


show_max = '['+str(x_data[max_id])+','+str(y_view[max_id])+']'


plt.figure(figsize=(20,5),dpi=90)

ax= plt.gca()

ax.spines["left"].set_position(('axes',0.5))

plt.plot(x_data,y_view,linestyle="--",marker="o",markeredgecolor="g",fillstyle="left")

plt.xticks(ticks=np.arange(0,30),rotation=60)

plt.annotate(show_max, xy=(x_data[max_id],y_view[max_id] ), xytext=(x_data[max_id],y_view[max_id]), color='r')

4. 多條折線展示圖

在一個(gè)圖表中，我們可以多次調(diào)用plot()繪制多條折線展示在同一個(gè)表格中

 ```python
star_view = [random.randint(100,200) for i in range(30)]

plt.plot(x_data,y_view,linestyle="--",marker="o",markeredgecolor="g",fillstyle="left")
plt.plot(x_data,star_view,linestyle="-",marker="s",markeredgecolor="r",fillstyle="right")
```
   

5. 圖列管理

當(dāng)一個(gè)圖表中存在多個(gè)折線圖時(shí)，我們需要使用圖例管理來對(duì)每個(gè)折線代表對(duì)象

1. pyplot.legend(loc): 對(duì)圖表中折線進(jìn)行說明
2. loc參數(shù)屬性值：

label屬性，注釋每條折線的對(duì)象

plt.plot(x_data,y_view,linestyle="--",marker="o",markeredgecolor="g",fillstyle="left",label="all")
plt.plot(x_data,star_view,linestyle="-",marker="s",markeredgecolor="r",fillstyle="right",label="star")

plt.legend()

總結(jié):
本文?我們對(duì)matplotlib 模塊 折線圖plot()相關(guān)方法和屬性進(jìn)行，大家在平時(shí)工作中可以多多實(shí)踐，折線圖還是用的比較多的

到此這篇關(guān)于python 用matplotlib繪制折線圖詳情的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python matplotlib繪制折線圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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