周学会Matplotlib3 Python 数据可视化-绘制折线图(Lines)

锋哥原创的Matplotlib3 Python数据可视化视频教程：

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课程介绍

本课程讲解利用python进行数据可视化 科研绘图-Matplotlib，学习Matplotlib图形参数基本设置，绘图参数及主要函数，以及Matplotlib基础绘图，和Matplotlib高级绘图。

绘制折线图(Lines)

折线图是数据可视化中最常用的图表类型之一，特别适合展示数据随时间或有序类别的变化趋势。

plt.plot() 是 Matplotlib 中最核心的函数之一，用于创建二维线图（折线图）。它功能强大且灵活，支持多种数据格式和样式定制。以下是全面解析：

plt.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)

核心参数：

参数	说明
x	x轴数据（可省略，默认为[0, 1, ..., len(y)-1]）
y	y轴数据（必需）
fmt	格式字符串，控制线条样式（颜色、标记、线型）
**kwargs	其他样式参数（覆盖fmt设置）

---

格式字符串（fmt）详解

格式字符串由三部分组成：[颜色][标记][线型]，例如 'ro--' 表示红色圆圈标记的虚线

1. 颜色字符

字符	颜色
'b'	蓝色
'g'	绿色
'r'	红色
'c'	青色
'm'	品红
'y'	黄色
'k'	黑色
'w'	白色

2. 标记字符

字符	标记
'.'	点
'o'	圆圈
's'	正方形
'D'	菱形
'^'	上三角形
'v'	下三角形
'*'	星号
'+'	加号
'x'	叉号

3. 线型字符

字符	线型
'-'	实线（默认）
'--'	虚线
'-.'	点划线
':'	点线
'None'	无线条

---

常用关键字参数（`kwargs`）**

参数	说明	示例
color / c	线条颜色	color='skyblue', c='#FF5733'
linestyle / ls	线型	linestyle='dotted'
linewidth / lw	线宽	linewidth=2.5
marker	标记样式	marker='D'
markersize / ms	标记大小	markersize=8
markerfacecolor / mfc	标记填充色	markerfacecolor='red'
markeredgecolor / mec	标记边缘色	markeredgecolor='black'
alpha	透明度	alpha=0.7
label	图例标签	label='Temperature'

我们看一个简单示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
​
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)  # 0到10之间的100个点
y = np.sin(x)
​
# 创建图形
plt.figure(figsize=(10, 6))
​
# 绘制折线图
plt.plot(x, y,label='sin(x)',  # 图例标签color='royalblue',  # 线条颜色linewidth=2,  # 线条宽度linestyle='-',  # 线条样式（实线）alpha=0.8)  # 透明度
​
# 添加标题和标签
plt.title('基本正弦波', fontsize=14)
plt.xlabel('X-轴', fontsize=12)
plt.ylabel('Y-轴', fontsize=12)
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)  # 添加网格
plt.legend()  # 显示图例
​
plt.tight_layout()
plt.show()

我们在看一个画多条折线图示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
​
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)  # 0到10之间的100个点
y = np.sin(x)
​
plt.figure(figsize=(10, 6))
​
# 创建多条曲线
plt.plot(x, np.sin(x), label='sin(x)', color='#1f77b4', linewidth=2)
plt.plot(x, np.cos(x), label='cos(x)', color='#ff7f0e', linewidth=2)
plt.plot(x, np.sin(x) * np.cos(x), label='sin(x)cos(x)', color='#2ca02c',linestyle='--', linewidth=2)
​
# 添加标题和标签
plt.title('三角函数比较', fontsize=14)
plt.xlabel('角度（弧度）', fontsize=12)
plt.ylabel('函数值', fontsize=12)
​
# 添加网格和图例
plt.grid(True, linestyle=':', alpha=0.6)
plt.legend(loc='upper right', fontsize=10)
​
# 设置坐标轴范围
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(-1.2, 1.2)
​
plt.tight_layout()
plt.show()

运行显示：