本篇內容介紹了“如何使用matplotlib中的折線圖方法plot()”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

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plt.plot()的定義及調用

定義：

•  plt.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)

調用：

•  plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)

•  plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

位置參數：

•  [x], y, [fmt]

關鍵字傳參：

•  *后面的參數

x序列的不同類型

文本型的x序列

# data  X = [8,3,5,'t'] # 會按順序【0,1,2,3】被定位在x軸的刻度上  Y = [1,2,3,4]  plt.plot(X,Y,marker = 'o',c='g')  ax = plt.gca()  print('x軸刻度：',plt.xticks())  #list  xticklabels_lst = ax.get_xticklabels()  print('-'*70)

x軸刻度：([0, 1, 2, 3], <a list of 4 Text xticklabel objects>)

----------------------------------------------------------------------

print('x軸刻度標簽：',list(xticklabels_lst))  #是個文本標簽

x軸刻度標簽：[Text(0, 0, '8'), Text(1, 0, '3'), Text(2, 0, '5'), Text(3, 0, 't')]

數字型的x序列

# data  X = [8,3,5,1] # 會按數字【8，3,5,1】被定位在x軸的刻度上  Y = [1,2,3,4]  plt.plot(X,Y,marker = 'o',c='g')  ax = plt.gca()  print('x軸刻度：',plt.xticks()) # array  xticklabels_lst = ax.get_xticklabels()  print('-'*70)

x軸刻度：(array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]), <a list of 10 Text xticklabel objects>)

----------------------------------------------------------------------

print('x軸刻度標簽：',list(xticklabels_lst))  #是個按序號排列的文本標簽

x軸刻度標簽：[Text(0.0, 0, '0'), Text(1.0, 0, '1'), Text(2.0, 0, '2'), Text(3.0, 0, '3'), Text(4.0, 0, '4'), Text(5.0, 0, '5'), Text(6.0, 0, '6'), Text(7.0, 0, '7'), Text(8.0, 0, '8'), Text(9.0, 0, '9')]

2種類型-2條線

# data  X1 = [8,3,5,'t']  X2 = [8,3,5,1]  Y = [1,2,3,4]  plt.plot(X2,Y,marker = 'o',c='r')  plt.plot(X1,Y,marker = 'o',c='g')  ax = plt.gca()  print('x軸刻度：',plt.xticks())  xticklabels_lst = ax.get_xticklabels()  print('-'*70)

x軸刻度：([0, 1, 2, 3], <a list of 4 Text xticklabel objects>)

----------------------------------------------------------------------

print('x軸刻度標簽：',list(xticklabels_lst))

x軸刻度標簽：[Text(0, 0, '8'), Text(1, 0, '3'), Text(2, 0, '5'), Text(3, 0, 't')]

提供不同數量的位置參數

幾種方式的調用

無參數

#返回一個空列表  plt.plot()

[]

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

1個參數

#提供一個數（點）  plt.plot(4.5,marker='o')

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f0352f978>]

#提供一個數字序列  plt.plot([4.5,2,3],marker='o')

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f0350d438>]

2個參數

自動解析位置參數的原則

(x,y）形式

# x/y 為序列  plt.plot([2,1,3],[0.5,2,2.5],marker='o')

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f034735c0>]

# x/y 為標量  plt.plot(2,['z'],marker = 'o')

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f03461b38>]

(y,fmt)形式

# plt.plot(2,'z',marker = 'o') #Unrecognized character z in format string

# y 為標量   plt.plot(2,'r',marker = 'o')

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f033b7cf8>]

# y 為序列  plt.plot([2,1,3],'r--*')

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f033a1cf8>]

3個參數

（[x],y,[fmt]）形式

plt.plot([2,1,3],[0.5,2,2.5],'p--g',  #          marker='o'           markersize = 15          )

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f0331e048>]

# fmt不寫，或者‘’，則使用默認樣式  plt.plot([2,1,3],[0.5,2,2.5],'',  #          marker='o'           markersize = 15          )

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f03289390>]

繪圖Line2D

僅畫線：繪圖的默認情況

默認樣式：藍色的【線】【無標記】

# marker = None 表示不做設置  plt.plot([2,2.5,1])

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f031f86a0>]

僅畫標記

plt.plot([2,2.5,1],'o')

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f03afcba8>]

畫線+標記

plt.plot([2,2.5,1],'o-')

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f031d62e8>]

plt.plot([2,1,3],'bo--')

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f0317b128>]

fmt的組合順序隨意的？

6圖合一及結論

# 6種組合  # [color][marker][line],3種任意組合為6種可能  # b :藍色  # o: 圓圈標記  # --：虛線  fmt = ['bo--','b--o','ob--','o--b','--bo','--ob']  for i in range(len(fmt)):      plt.subplot(2,3,i+1)      plt.plot([2,1,3],fmt[i])   # 結論：[color][marker][line]，每個都是可選的，每個屬性可以選擇寫或者不寫  # 而且與組合中它們所在的位置順序無關

fmt支持的【線】-line

Line Styles

==== character description ====

'-' solid line style '--' dashed line style '-.' dash-dot line style ':' dotted line style

fmt支持的【標記】-marker

Markers

==== character description ====

'.' point marker ',' pixel marker \\\'o\\\' circle marker 'v' triangle_down marker '^' triangle_up marker '<' triangle_left marker '>' triangle_right marker '1' tri_down marker '2' tri_up marker '3' tri_left marker '4' tri_right marker 's\\\' square marker 'p' pentagon marker '*' star marker 'h' hexagon1 marker 'H' hexagon2 marker '+' plus marker 'x' x marker 'D' diamond marker 'd' thin_diamond marker '|' vline marker '_' hline marker

fmt支持的【顏色】-color

Colors

The supported color abbreviations are the single letter codes

==== character color ====

'b' blue 'g' green 'r' red 'c' cyan 'm' magenta 'y' yellow 'k' black 'w' white

所有樣式：標記、線、顏色參考大全

鏈接：https://www.kesci.com/home/project/5ea4e5da105d91002d506ac6

樣式屬性

線條的屬性

# 包含：(顏色除外）  # 線的樣式、線的寬度  # linestyle or ls: {'-', '--', '-.', ':', '', }  # linewidth or lw: float  ls_lst = ['-', '--', '-.', ':',]   lw_lst = [1,3,5,7]  for i in range(len(ls_lst)):      plt.plot([1,2,3,4],[i+1]*4,ls_lst[i],lw = lw_lst[i])

標記的屬性

# 包含：  '''  marker: marker style  #邊框（顏色及邊框粗細）  markeredgecolor or mec: color  markeredgewidth or mew: float  #面顏色  markerfacecolor or mfc: color  markerfacecoloralt or mfcalt: color  #備用標記顏色  #標記的大小  markersize or ms: float  markevery: None or int or (int, int) or slice or List[int] or float or (float, float)  '''  # linestyle = None 表示不做設置，以默認值方式  # linestyle = ''  linestyle = 'none' 表示無格式，無線條  plt.plot([4,2,1,3],linestyle = 'none',            marker = 'o',           markersize = 30,           # edge           markeredgecolor = 'r',           markeredgewidth = 5,           # face            markerfacecolor = 'g',  #          markerfacecolor = 'none',  #          markerfacecolor = None,          )

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f02f085c0>]

綜合：帶有空心圓標記的線條圖

'''  標記點是覆蓋在線條的上面，位于上層  圖層層次：[top]  spines > marker > line > backgroud  [bottom]  spines：軸的4個邊框  spines 將線條圖圍在里面  '''  plt.plot([1,5,3,4],            marker = 'o',           markersize = 20,           # edge           markeredgecolor = 'r',           markeredgewidth = 5,           # face            markerfacecolor = 'w',    # 白色，與背景色相同，把線條覆蓋著，營造空心的視覺效果  #          markerfacecolor = 'none', # 無色，透明，會看到線條  #          markerfacecolor = None, # 不設置，默認顏色          )  # markerfacecolor = ' ', # 無法識別  # markerfacecolor = '', # 無法識別

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f02e6e470>]

data關鍵字的使用

字典數據

#字典數據  d = {'name':list('abcd'),'age':[22,20,18,27]}  plt.plot('name','age',ddata = d)

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f02e52e48>]

DataFrame數據

#DataFrame數據  d = {'name':list('abcd'),'age':[22,20,18,27]}  df = pd.DataFrame(d) df

	name	age
0	a	22
1	b	20
2	c	18
3	d	27

plt.plot('name','age',data = df)

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f6f02d7a940>]

“如何使用matplotlib中的折線圖方法plot()”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關的知識可以關注創(chuàng)新互聯(lián)網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！

文章題目：如何使用matplotlib中的折線圖方法plot()
網頁路徑：http://jinyejixie.com/article12/igogdc.html

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