Matplotlib axhline 的详细介绍与应用|极客教程

Matplotlib axhline 的详细介绍与应用

在数据可视化的过程中，经常需要在图表中添加水平线以标示特定的值或界限。Matplotlib 提供了一个非常方便的函数 axhline() 来实现这一功能。本文将详细介绍 axhline() 函数的用法，并通过多个示例展示如何在不同类型的图表中应用它。

1. axhline() 函数基础

axhline() 函数用于在图表中添加一条水平线。该函数的基本语法如下：

matplotlib.pyplot.axhline(y=0, xmin=0, xmax=1, **kwargs)

y：水平线的位置（y坐标值）
xmin 和 xmax：水平线的开始和结束位置，这两个参数的值应在0到1之间，代表相对于整个图表的比例
**kwargs：这是一个关键字参数，可以用来设置线的属性，如颜色、线宽、样式等

示例代码 1：基本的 axhline 使用

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.axhline(y=0.5, color='r', linestyle='--')
plt.text(0.5, 0.5, 'how2matplotlib.com', horizontalalignment='center')
plt.show()

Output:

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2. 调整线的样式

使用 axhline() 时，可以通过传递不同的参数来调整线的样式，包括颜色、线宽、线型等。

示例代码 2：设置线的颜色和线宽

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.axhline(y=0.5, color='blue', linewidth=2)
plt.text(0.5, 0.5, 'how2matplotlib.com', horizontalalignment='center')
plt.show()

Output:

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示例代码 3：设置线的样式（虚线）

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.axhline(y=0.5, color='green', linestyle=':')
plt.text(0.5, 0.5, 'how2matplotlib.com', horizontalalignment='center')
plt.show()

Output:

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3. 控制线的范围

通过 xmin 和 xmax 参数，可以控制水平线的起始和结束位置，这在只想在图表的特定部分显示水平线时非常有用。

示例代码 4：限制线的范围

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.axhline(y=0.5, xmin=0.25, xmax=0.75, color='purple', linestyle='--')
plt.text(0.5, 0.5, 'how2matplotlib.com', horizontalalignment='center')
plt.show()

Output:

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4. 结合其他图形使用

axhline() 函数可以与其他类型的图表结合使用，例如柱状图、折线图等，以提供额外的信息或强调特定的数据点。

示例代码 5：与柱状图结合使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10)
plt.figure()
plt.bar(range(10), data)
plt.axhline(y=0.5, color='black', linewidth=1)
plt.text(5, 0.5, 'how2matplotlib.com', horizontalalignment='center')
plt.show()

Output:

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示例代码 6：与折线图结合使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

t = np.arange(0., 5., 0.2)
s = np.exp(-t)
plt.plot(t, s)
plt.axhline(y=0.1, color='violet', linestyle='--')
plt.text(2.5, 0.1, 'how2matplotlib.com', horizontalalignment='center')
plt.show()

Output:

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5. 使用 axhline() 强调统计数据

在处理统计数据时，axhline() 可以用来标示平均值、中位数或其他统计指标，这有助于快速了解数据的分布情况。

示例代码 7：标示平均值

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=100)
mean_val = np.mean(data)
plt.figure()
plt.hist(data, bins=30, density=True)
plt.axhline(y=0.1, xmin=0.25, xmax=0.75, color='red', linestyle='--')
plt.text(0, 0.1, 'Mean: how2matplotlib.com', horizontalalignment='center')
plt.show()