轻松上手Matplotlib__折线图篇

Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。

折线图：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图。

特点： 能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。（变化）

首先，我们分析下绘制折线图代码：（基于Jupyter Notebook运行，Pycharm也可）

from matplotlib import pyplot as plt
import random

#####解决中文问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

x= range(0,20)   #坐标x 0-19 20个数

#随机生成y坐标20个数
y=[random.randint(20,35) for i in range(20)]
y_1=[random.randint(20,50) for i in range(20)]


#设置图片大小和分辨率，其中figure单位为英寸，dpi为分辨率
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)


x_t=["11点{}分".format(i) for i in range(20)]

#设置X轴的刻度和字符串
plt.xticks(list(x)[::1],x_t)
plt.yticks(range(20,60)[::2])


plt.xlabel("时间")				  #X轴标签
plt.ylabel("温度 单位（℃）")     #Y轴标签

plt.title("10点温度变化")        #图片标题

plt.grid(alpha=0.4)             #网格，透明度0-1；此时为0.4


plt.plot(x,y_1,label="9月11号")  #x(y)对应所欲的坐标x(y)的值
# linestyle线条风格、linewidth线条宽度，
plt.plot(x,y,label="9月10号",linestyle='--',linewidth=4) 


plt.legend(loc="upper left")      #添加图例,图例位置

plt.show()   #展示

图片效果：

其中：
1、plt.xticks(ticks , [labels] , kwargs)（Y轴也有该函数，把x改成y即可）

参数说明：
ticks:用于设置X轴刻度间隔；
[labels]：其实是用于设置每个间隔的显示标签：例如上图的X轴的11点0分
**kwargs：用于设置标签字体的倾斜度和颜色等外观属性,例如加rotation=60，字体旋转60°。

2、添加图例位置plt.legend()要与plt.plot()里面加上标签一起使用才有效

如果代码看不懂，请结合效果图，或者自己跑跑程序改改，看看图片变化，理解起来事半功倍。

散点图篇：
链接: https://blog.csdn.net/weixin_43682519/article/details/109387622
.