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wzjs 2025/7/31 3:33:55

用php做电商网站有哪些,免费正规的接单平台,创业公司做网站,怎么加入社交电商平台1、简述在日常的数据分析、科研报告、项目可视化展示中，折线图是一种非常常见且直观的数据可视化方式。本文将带你快速上手 Matplotlib，并通过几个实际例子掌握折线图的绘制方法。 Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库之一，它能够…

1、简述

在日常的数据分析、科研报告、项目可视化展示中，折线图是一种非常常见且直观的数据可视化方式。本文将带你快速上手 Matplotlib，并通过几个实际例子掌握折线图的绘制方法。

Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库之一，它能够生成高质量的 2D 图形，是数据分析和科学计算的好帮手。

在本文中我们使用其核心模块 pyplot 来绘制折线图。

在这里插入图片描述

2、环境准备

安装 matplotlib：

pip install matplotlib

导入所需库：

import matplotlib.pyplot as plt

3、折线图基础示例

我们从一个最简单的例子开始。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib# 设置支持中文的字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 黑体
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 12, 8, 15, 18]# 绘图
plt.plot(x, y)# 添加标题和标签
plt.title("简单折线图")
plt.xlabel("X 轴")
plt.ylabel("Y 轴")# 显示图形
plt.show()

运行后你会看到一个基础的折线图，展示了 y 值随着 x 的变化趋势。

4、折线图实战样例

下面我们列举几个常见的实战场景。

示例 1：添加多个折线并设置图例

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 12, 8, 15, 18]
y2 = [5, 8, 6, 10, 12]plt.plot(x, y1, label="产品 A", marker='o')
plt.plot(x, y2, label="产品 B", linestyle='--', marker='s')plt.title("产品销售趋势")
plt.xlabel("月份")
plt.ylabel("销售量")
plt.legend()  # 显示图例
plt.grid(True)  # 显示网格
plt.show()

在这里插入图片描述

✅ 小技巧：通过 marker 添加点样式、通过 linestyle 设置线型，图例用 legend() 来启用。

示例 2：自定义颜色、线宽、字体

x = [0, 1, 2, 3, 4]
y = [3, 5, 2, 8, 7]plt.plot(x, y, color='purple', linewidth=2.5, marker='D')plt.title("定制风格折线图", fontsize=16, fontweight='bold')
plt.xlabel("时间", fontsize=12)
plt.ylabel("值", fontsize=12)plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()

在这里插入图片描述

示例 3：保存折线图为图片

x = list(range(10))
y = [i**2 for i in x]plt.plot(x, y)
plt.title("平方函数")
plt.savefig("line_chart.png", dpi=300)  # 保存为高清图片
plt.show()

示例 4：日期型折线图

使用 pandas 结合 matplotlib 可绘制时间序列折线图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 构造时间序列数据
dates = pd.date_range(start="2023-01-01", periods=7)
values = [10, 15, 13, 17, 20, 18, 25]plt.plot(dates, values, marker='o')
plt.title("一周访问量趋势")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("访问量")
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转日期标签
plt.tight_layout()
plt.grid(True)
plt.show()