Loading... 折线图(line chart)是我们日常工作、学习中经常使用的一种图表,它可以直观的反映数据的变化趋势。与绘制柱状图、饼状图等图形不同,Matplotlib 并没有直接提供绘制折线图的函数,因此本节着重讲解如何绘制一幅折线图。 ## 绘制单条折线 下面示例是关于 用户活跃度的折线图: ```python import matplotlib.pyplot as plt #准备绘制数据 x = ["Mon", "Tues", "Wed", "Thur", "Fri","Sat","Sun"] y = [20, 40, 35, 55, 42, 80, 50] # "g" 表示红色,marksize用来设置'D'菱形的大小 plt.plot(x, y, "g", marker='D', markersize=5, label="周活") #绘制坐标轴标签 plt.xlabel("登录时间") plt.ylabel("用户活跃度") plt.title("活跃度") #显示图例 plt.legend(loc="lower right") #调用 text()在图像上绘制注释文本 #x1、y1表示文本所处坐标位置,ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式,str(y1)表示要绘制的文本 for x1, y1 in zip(x, y): plt.text(x1, y1, str(y1), ha='center', va='bottom', fontsize=10) #保存图片 plt.savefig("1.jpg") plt.show() ``` 显示结果如下: ![](https://img.kindriel.com/mpl/huoyue.jpg) ## 绘制多条折线图 当学习完如何绘制单条折线的绘制后,再绘制多条折线也变的容易,只要准备好绘制多条折线图的数据即可。 下面是一个简单示例,绘制了两天内同一时刻,天气温度随时间变化的折线图: ```python import matplotlib.pyplot as plt #对比两天内同一时刻温度的变化情况 x = [5, 8, 12, 14, 16, 18, 20] y1 = [18, 21, 29, 31, 26, 24, 20] y2 = [15, 18, 24, 30, 31, 25, 24] #绘制折线图,添加数据点,设置点的大小 # * 表示绘制五角星;此处也可以不设置线条颜色,matplotlib会自动为线条添加不同的颜色 plt.plot(x, y1, 'r',marker='*', markersize=10) plt.plot(x, y2, 'b', marker='*',markersize=10) plt.title('温度对比折线图') # 折线图标题 plt.xlabel('时间(h)') # x轴标题 plt.ylabel('温度(℃)') # y轴标题 #给图像添加注释,并设置样式 for a, b in zip(x, y1): plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10) for a, b in zip(x, y2): plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10) #绘制图例 plt.legend(['第一天', '第二天']) #显示图像 plt.show() ``` 显示结果如下: ![](https://img.kindriel.com/mpl/9-2109101J353439.gif) 最后修改:2023 年 07 月 17 日 © 允许规范转载 打赏 赞赏作者 支付宝微信 赞 如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏