Matplotlib 折线图plot()所有用法详解_Python

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。

Mat plotlib 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 pd

									import 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

Matplotlib 折线图plot()所有用法详解

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Matplotlib 折线图plot()所有用法详解

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