Matplotlib安装、设置及绘图

1、安装Matplotlib

bash 复制代码

#卸载Matplotlib
pip uninstall matplotlib

#安装Matplotlib
pip install matplotlib==3.0.3

2、Matplotlib基础功能

准备好制图数据，传入参数。即可使用plt.plot(参数)、plt.show()

python 复制代码

import matplotlib.pyplot as plt

x = [......]

y = [......]

plt.plot(x,y,label='图例')        #绘图，并且标注图例

plt.show()        #显示

plot.legend(prop=my_font)        #设置显示图例

2.1、绘制图像

**plt.plot()**参数设置：

color=' ' 线条颜色

linestyle='' 线条风格

linewidth= 线条粗细

alpha=0.5 透明度

2.2、设置图片大小

在绘制图片之前，使用plt.figure 函数设置图片大小，其中figsize 为元组，分别代表长宽，dpi（Dot Per Inch）为分辨率表示的单位之一

python 复制代码

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=150)        #图片大小为20*8，每英寸150个像素点

2.3、保存图片文件

python 复制代码

plt.savefig("./t1.png")        #将图片保存到本地

引号里为文件路径和文件名（ ./ 代表当前路径，png为文件后缀/格式）

2.4、设置X，Y轴刻度范围

设置x,y轴的范围可以使用多种方法

python 复制代码

plt.xticks(x)        # 将x里的值作为刻度
plt.xticks(range(2,25))        #传入range数列
plt.yticks(range(min(y),max(y)+1))        #传入最小到最大值数列

自定义刻度内容

python 复制代码

_x =list(x) [::3]
_xticks_labels = ["10点{ }分".format(i) for i in _x]
plt.xticks(_x,_xticks_labels)        #分别代表刻度范围和刻度内容

2.5、添加描述信息

python 复制代码

plt.title("折线图")    #设置标题
plt.xlabel("时间")    #设置x轴标注
plt.ylabel("气温")    #设置y轴标注

2.6、示例

txt文件

bash 复制代码

2025-11-27 15:00:00,39787
2025-11-27 16:00:00,39864
2025-11-27 17:00:00,40006
2025-11-27 18:00:00,39919
2025-11-27 19:00:00,39992
2025-11-27 20:00:00,39970
2025-11-27 21:00:00,39928
2025-11-27 22:00:00,40060
2025-11-27 23:00:00,39947
2025-11-27 24:00:00,39998
2025-11-28 00:00:00,39959
2025-11-28 01:00:00,39977
2025-11-28 02:00:00,39959
2025-11-28 03:00:00,39987
2025-11-28 04:00:00,39925
2025-11-28 05:00:00,39950
2025-11-28 06:00:00,40000
2025-11-28 07:00:00,39655
2025-11-28 08:00:00,39883
2025-11-28 09:00:00,39976

python 复制代码

import matplotlib.pyplot as plt
# import seaborn as sns
import numpy as np

string_list = [""]
index_list = [0]
avg_list = [0.0]
x_list = []
y_list = []

# 打开文件
with open('3_perf3.txt', 'r') as file:
    # 逐行读取
    line = file.readline()
    while line:
        # print(line.strip())  # 打印行内容，并去除行尾的换行符
        tmp_line = line.strip()
        # string_list.append(tmp_line)
        parts = tmp_line.split(',')
        x_list.append(parts[0])
        y_list.append(int(parts[1]))

        line = file.readline()
print(x_list)
print(y_list)

# 创建图形和轴
# plt.figure(figsize=(12,4))
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9,4))

ax.plot(x_list, y_list, marker='o',linewidth=1, markersize=3)  # 绘制折线图
plt.ylim(20000, 50000)

# 自动调整x轴的显示范围以适应数据
fig.autofmt_xdate()
ax.set_xticks(x_list[::10])

# plt.ylim(-1.2, 1.2)  # Y轴范围（留少量空白，避免数据贴边）

# 设置x轴和y轴的标签
plt.title("Topic Perf3 Throughput")
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('throughput')


plt.savefig('topic_perf3.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

结果：

3、绘图设置属性

参考文档：

【python绘图】Matplotlib绘图及设置（使用python制图）_python画图-CSDN博客