【Matplotlib 绘制折线图】

使用 Matplotlib 绘制折线图

在数据可视化中，折线图是一种常见的图表类型，用于展示随着变量的变化，某个指标的趋势或关系。Python 的 Matplotlib 库为我们提供了方便易用的功能来绘制折线图。

绘制折线图

下面的代码展示了如何使用 Matplotlib 绘制一个折线图，使用两组数据 y1 和 y2，分别表示不同天数的温度变化：

from matplotlib import pyplot as plt
import random

x = range(2, 26, 2)
y1 = []
y2 = []

for j in range(12):
    y1.append(random.randint(0, 30))
    y2.append(random.randint(0, 30))

# 设置图片大小，清晰度
plt.figure(figsize=(20, 16), dpi=88)

# 设置x轴的刻度
plt.xticks(range(2, 26))

# 设置y轴的刻度
plt.yticks(range(0, 31))

# 绘制多条曲线，顺便表明标签
plt.plot(x, y1, label="day01")
plt.plot(x, y2, label="day02")

plt.xlabel("time")
plt.ylabel("temperature")
plt.title("Test")

# 绘制网格(控制透明度)
plt.grid(alpha=0.5, linestyle=':')

# 添加图例
plt.legend()

plt.show()

在上述代码中，我们首先导入了所需的库和模块。然后，使用 random.randint 生成了两组随机数据 y1 和 y2，分别对应不同天数的温度值。

接着，我们设置了绘图的基本样式。通过 plt.figure(figsize=(20, 16), dpi=88) 设置图片的大小和清晰度，确保图表显示清晰且具有较大的尺寸。使用 plt.xticks 和 plt.yticks 分别设置了 x 轴和 y 轴的刻度范围，这样图表的坐标轴刻度会更加合适。

然后，使用 plt.plot 方法绘制了两条折线图，分别对应不同天数的温度变化。我们给每条折线图添加了标签 label，以便在图例中显示。使用 plt.xlabel、plt.ylabel 和 plt.title 分别添加了 x 轴标签、y 轴标签和图表标题，使图表更具信息含量。

最后，使用 plt.grid 方法绘制了网格，并通过参数 alpha 控制网格的透明度，增加图表的美观性。