Python Matplotlib折线图绘制详解：图例、样式与标记配置

Matplotlib简介

Matplotlib是Python中最具影响力的绘图库之一，它提供了一套与MATLAB命令高度相似的API，非常适合进行交互式图形绘制。此外，该库还能作为绘图控件轻松嵌入到GUI应用程序中。

其文档非常完善，Gallery页面展示了上百个缩略图示例，每个示例均附有源程序。因此，当您需要绘制特定类型的图表时，只需在该页面浏览、复制并粘贴相关代码，通常即可解决问题。

在Linux环境下，较为知名的数据可视化工具包括gnuplot，该软件免费但Python调用包的语法较为晦涩，且绘图质量相对一般。

相比之下，Matplotlib表现更为强劲：它兼具MATLAB的语法简洁性、Python语言的灵活性，以及LaTeX级别的绘图质量（支持使用内置LaTeX引擎绘制数学公式）。

关于Matplotlib绘图库的安装方法，请点击此处查看详细教程。

使用Matplotlib绘制折线图

1. 基础折线图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)

plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)

plt.title('line chart')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.show()

2. 图例设置

在调用plot函数时指定label参数，随后调用legend方法即可生成图例。具体示例如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='y = sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='y = cos(x)')
plt.legend()
plt.show()

legend方法支持通过loc关键字参数来设定图例的位置，该参数可接受数字或字符串值：

0: 'best'

1: 'upper right'

2: 'upper left'

3: 'lower left'

4: 'lower right'

5: 'right'

6: 'center left'

7: 'center right'

8: 'lower center'

9: 'upper center'

10: 'center'

3. 线条样式定制

（1）颜色设置

plot函数的color（或简写c）关键字参数用于设定线条颜色，可选值包括：

1、颜色名称或简写形式

b: blue（蓝色）

g: green（绿色）

r: red（红色）

c: cyan（青色）

m: magenta（品红）

y: yellow（黄色）

k: black（黑色）

w: white（白色）

2、十六进制颜色码 #rrggbb

3、元组 (r, g, b) 或 (r, g, b, a)，其中 r、g、b、a 的取值范围均为 [0, 1] 之间

4、表示灰度值的 [0, 1] 区间内的浮点数字符串，0代表黑色，1代表白色

（2）线型设置

plot函数的linestyle（或简写ls）关键字参数用于设定线条样式，可选值包括：

• -: solid（实线）
• --: dashed（虚线）
• -.: dashdot（点划线）
• : dotted（点线）
• '' 或 ' ' 或 None（无线条）

（3）线宽设置

通过设置plot函数的linewidth（或简写lw）关键字参数可调整线条粗细，该参数值为浮点数。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)

plt.plot(x, y1, c='r', ls='--', lw=3)
plt.plot(x, y2, c='#526922', ls='-.')
plt.show()

4. 标记（Marker）设置

以下关键字参数可用于配置标记的样式：

• marker
• markeredgecolor 或 mec（标记边缘颜色）
• markeredgewidth 或 mew（标记边缘宽度）
• markerfacecolor 或 mfc（标记填充颜色）
• markerfacecoloralt 或 mfcalt（备用标记填充颜色）
• markersize 或 ms（标记大小）

其中marker参数可选值包括：

• '.': point marker（点标记）
• ',': pixel marker（像素标记）
• 'o': circle marker（圆形标记）
• 'v': triangle_down marker（下三角标记）
• '^': triangle_up marker（上三角标记）
• '<': triangle_left marker（左三角标记）
• '>': triangle_right marker（右三角标记）
• '1': tri_down marker（下三脚架标记）
• '2': tri_up marker（上三脚架标记）
• '3': tri_left marker（左三脚架标记）
• '4': tri_right marker（右三脚架标记）
• 's': square marker（方形标记）
• 'p': pentagon marker（五边形标记）
• '*': star marker（星形标记）
• 'h': hexagon1 marker（六边形1标记）
• 'H': hexagon2 marker（六边形2标记）
• '+': plus marker（加号标记）
• 'x': x marker（叉号标记）
• 'D': diamond marker（菱形标记）
• 'd': thin_diamond marker（细菱形标记）
• '|': vline marker（垂直线标记）
• '_': hline marker（水平线标记）

具体示例如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)

plt.plot(x, y1, marker='o', mec='r', mfc='w')
plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10)
plt.show()

此外，marker关键字参数可与color及linestyle这两个关键字参数合并为一个字符串。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)

plt.plot(x, y1, 'ro-')
plt.plot(x, y2, 'g*:', ms=10)
plt.show()

总结

以上就是本文的全部内容，希望这些内容能对您的学习或工作有所帮助。如有任何疑问，欢迎留言交流，感谢大家对本站的支持。