【Matplotlib 绘制折线图】

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使用 Matplotlib 绘制折线图

在数据可视化中,折线图是一种常见的图表类型,用于展示随着变量的变化,某个指标的趋势或关系。Python 的 Matplotlib 库为我们提供了方便易用的功能来绘制折线图。

绘制折线图

下面的代码展示了如何使用 Matplotlib 绘制一个折线图,使用两组数据 y1y2,分别表示不同天数的温度变化:

from matplotlib import pyplot as plt
import random

x = range(2, 26, 2)
y1 = []
y2 = []

for j in range(12):
    y1.append(random.randint(0, 30))
    y2.append(random.randint(0, 30))

# 设置图片大小,清晰度
plt.figure(figsize=(20, 16), dpi=88)

# 设置x轴的刻度
plt.xticks(range(2, 26))

# 设置y轴的刻度
plt.yticks(range(0, 31))

# 绘制多条曲线,顺便表明标签
plt.plot(x, y1, label="day01")
plt.plot(x, y2, label="day02")

plt.xlabel("time")
plt.ylabel("temperature")
plt.title("Test")

# 绘制网格(控制透明度)
plt.grid(alpha=0.5, linestyle=':')

# 添加图例
plt.legend()

plt.show()

【Matplotlib 绘制折线图】,数据可视化,matplotlib,信息可视化,python

在上述代码中,我们首先导入了所需的库和模块。然后,使用 random.randint 生成了两组随机数据 y1y2,分别对应不同天数的温度值。

接着,我们设置了绘图的基本样式。通过 plt.figure(figsize=(20, 16), dpi=88) 设置图片的大小和清晰度,确保图表显示清晰且具有较大的尺寸。使用 plt.xticksplt.yticks 分别设置了 x 轴和 y 轴的刻度范围,这样图表的坐标轴刻度会更加合适。

然后,使用 plt.plot 方法绘制了两条折线图,分别对应不同天数的温度变化。我们给每条折线图添加了标签 label,以便在图例中显示。使用 plt.xlabelplt.ylabelplt.title 分别添加了 x 轴标签、y 轴标签和图表标题,使图表更具信息含量。

最后,使用 plt.grid 方法绘制了网格,并通过参数 alpha 控制网格的透明度,增加图表的美观性。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-613571.html

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