Python使用Matplotlib绘制多曲线折线图及参数详解

木白
木白
发布时间:2026-10-13| 5人浏览过
原创

本文介绍如何利用Python的Matplotlib库绘制包含多条曲线的折线图。通过具体代码示例,详细解析color、label、linestyle、marker等关键绘图参数的用法,帮助开发者快速掌握多数据系列可视化的核心技巧。

本文基于matplotlib.pyplot.plot模块来实现折线图的绘制。首先提供一段示例代码及其运行结果,供读者参考。

# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

#这里导入你自己的数据
#......
#......
#x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list()

#开始画图
sub_axix = filter(lambda x:x%200 == 0, x_axix)
plt.title('Result Analysis')
plt.plot(x_axix, train_acys, color='green', label='training accuracy')
plt.plot(sub_axix, test_acys, color='red', label='testing accuracy')
plt.plot(x_axix, train_pn_dis, color='skyblue', label='PN distance')
plt.plot(x_axix, thresholds, color='blue', label='threshold')
plt.legend() # 显示图例

plt.xlabel('iteration times')
plt.ylabel('rate')
plt.show()
#python 一个折线图绘制多个曲线

接下来重点介绍matplotlib.pyplot.plot()函数的具体用法。建议参考官方文档获取完整信息,此处主要列举常用参数及其可选值(完整列表请查阅官方链接):

  • color:用于指定曲线颜色,例如blue、green、red等。
  • label:定义图例文本,内容可自定义。需注意,若设置此参数,必须调用plt.legend()函数,并在plt.show()之前执行,图例才能正常显示。
  • linestyle:设定曲线样式,支持’–’、’-.’、’:’等多种格式。
  • linewidth:自定义曲线的宽度。
  • marker:设置标记点样式,如’o’、’x’等。这些符号用于标识曲线上的具体数据点,便于观察关键位置。
  • markersize:自定义标记点的大小。

后续如有更多关于图表制作的内容,将继续更新。

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