超详解matplotlib中的折线图方法plot()

 

 import pandas as pd   
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
import matplotlib  

目的

•  对最基本的折线图plot做详细的解读，为绘制其他类型的图形打好基础。

plt.plot()的定义及调用

定义：

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

调用：

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

位置参数：

•  [x], y, [fmt]

关键字传参：

•  *后面的参数

x序列的不同类型

文本型的x序列

 

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

x轴刻度：([0, 1, 2, 3], )

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

 

print('x轴刻度标签：',list(xticklabels_lst))  #是个文本标签 

x轴刻度标签：[Text(0, 0, '8'), Text(1, 0, '3'), Text(2, 0, '5'), Text(3, 0, 't')]

数字型的x序列

 

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

x轴刻度：(array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]), )

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

 

print('x轴刻度标签：',list(xticklabels_lst))  #是个按序号排列的文本标签 

x轴刻度标签：[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种类型-2条线

 

# 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轴刻度：',plt.xticks())  
xticklabels_lst = ax.get_xticklabels()  
print('-'*70) 

x轴刻度：([0, 1, 2, 3], )

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

 

print('x轴刻度标签：',list(xticklabels_lst))  

x轴刻度标签：[Text(0, 0, '8'), Text(1, 0, '3'), Text(2, 0, '5'), Text(3, 0, 't')]

提供不同数量的位置参数

几种方式的调用

无参数

 

#返回一个空列表  
plt.plot() 

[]

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

1个参数

 

#提供一个数（点）  
plt.plot(4.5,marker='o') 

[]

 

#提供一个数字序列  
plt.plot([4.5,2,3],marker='o') 

[]

2个参数

自动解析位置参数的原则

(x,y）形式

 

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

[]

 

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

[]

(y,fmt)形式

 

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

 

# y 为标量   
plt.plot(2,'r',marker = 'o')  

[]

 

# y 为序列  
plt.plot([2,1,3],'r--*')  

[]

3个参数

（[x],y,[fmt]）形式

 

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

[]

 

# fmt不写，或者‘’，则使用默认样式  
plt.plot([2,1,3],[0.5,2,2.5],'',  
#          marker='o'  
         markersize = 15  
        ) 

[]

绘图Line2D

仅画线：绘图的默认情况

默认样式：蓝色的【线】【无标记】

 

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

[]

仅画标记

 

plt.plot([2,2.5,1],'o') 

[]

画线+标记

 

plt.plot([2,2.5,1],'o-') 

[]

 

plt.plot([2,1,3],'bo--') 

[]

fmt的组合顺序随意的？

6图合一及结论

 

# 6种组合  
# [color][marker][line],3种任意组合为6种可能  
# b :蓝色  
# o: 圆圈标记  
# --：虚线  
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])   
# 结论：[color][marker][line]，每个都是可选的，每个属性可以选择写或者不写  
# 而且与组合中它们所在的位置顺序无关 

fmt支持的【线】-line

Line Styles

==== character description ====

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

fmt支持的【标记】-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【颜色】-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 

所有样式：标记、线、颜色参考大全

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

样式属性

线条的属性

 

# 包含：(颜色除外）  
# 线的样式、线的宽度  
# 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]) 

标记的属性

 

# 包含：  
'''  
marker: marker style  
#边框（颜色及边框粗细）  
markeredgecolor or mec: color  
markeredgewidth or mew: float  
#面颜色  
markerfacecolor or mfc: color  
markerfacecoloralt or mfcalt: color  #备用标记颜色  
#标记的大小  
markersize or ms: float  
markevery: None or int or (int, int) or slice or List[int] or float or (float, float)  
'''  
# linestyle = None 表示不做设置，以默认值方式  
# linestyle = ''  linestyle = 'none' 表示无格式，无线条  
plt.plot([4,2,1,3],linestyle = 'none',   
         marker = 'o',  
         markersize = 30,  
         # edge  
         markeredgecolor = 'r',  
         markeredgewidth = 5,  
         # face   
         markerfacecolor = 'g',  
#          markerfacecolor = 'none',  
#          markerfacecolor = None,  
        ) 

[]

综合：带有空心圆标记的线条图

 

'''  
标记点是覆盖在线条的上面，位于上层  
图层层次：[top]  spines > marker > line > backgroud  [bottom]  
spines：轴的4个边框  
spines 将线条图围在里面  
'''  
plt.plot([1,5,3,4],   
         marker = 'o',  
         markersize = 20,  
         # edge  
         markeredgecolor = 'r',  
         markeredgewidth = 5,  
         # face   
         markerfacecolor = 'w',    # 白色，与背景色相同，把线条覆盖着，营造空心的视觉效果  
#          markerfacecolor = 'none', # 无色，透明，会看到线条  
#          markerfacecolor = None, # 不设置，默认颜色  
        )  
# markerfacecolor = ' ', # 无法识别  
# markerfacecolor = '', # 无法识别 

[]

data关键字的使用

字典数据

 

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

[]

DataFrame数据

 

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

 

plt.plot('name','age',data = df) 

[]

总结

定义：

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

调用：

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

x,y,fmt均不能使用关键字传参

推荐使用：

•  plt.plot(x,y,fmt)
•  多组数据时，再次调用
•  plt.plot(x2,y2,fmt2) 画第2条线即可...
•  默认样式：蓝色的【线】+【无标记】，即无标记的线
•  可使用fmt来快捷控制线条的基本属性：颜色、线、标记
•  [color][marker][line]
•  fmt与关键字属性可混合使用，当两者有冲突时，以关键字的为准。
•  对于已有的带标签的数据如df，可使用
•  plt.plot('columns_name1','columns_name2',data = df)