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：

复制代码

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：

复制代码

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：

复制代码

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：