Matplotlib.pyplot.plot() 函数：Python 数据可视化的核心工具|极客教程

Matplotlib.pyplot.plot() 函数：Python 数据可视化的核心工具

参考：Matplotlib.pyplot.plot() function in Python

Matplotlib 是 Python 中最流行的数据可视化库之一，而 pyplot.plot() 函数是其中最常用和最versatile的绘图工具。本文将深入探讨 Matplotlib.pyplot.plot() 函数的各种用法、参数和技巧，帮助你掌握这个强大的数据可视化工具。

1. pyplot.plot() 函数简介

pyplot.plot() 函数是 Matplotlib 库中用于创建二维线图的主要函数。它可以绘制点、线、曲线等各种类型的图形，并提供了丰富的自定义选项。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 pyplot.plot() 函数绘制一条直线：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.title("How2matplotlib.com - Simple Line Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

Output:

Matplotlib.pyplot.plot() 函数：Python 数据可视化的核心工具

在这个例子中，我们首先导入 matplotlib.pyplot 模块并为其指定别名 plt。然后，我们创建了两个列表 x 和 y 作为数据点的坐标。使用 plt.plot(x, y) 绘制了一条连接这些点的直线。最后，我们添加了标题和坐标轴标签，并使用 plt.show() 显示图形。

2. 基本语法和参数

pyplot.plot() 函数的基本语法如下：

plt.plot([x], y, [fmt], **kwargs)

其中：
– [x]：可选参数，表示 x 轴的数据点。如果省略，将自动生成从 0 到 N-1 的整数序列。
– y：必需参数，表示 y 轴的数据点。
– [fmt]：可选参数，一个字符串，用于指定线条的颜色、标记和线型。
– **kwargs：其他可选的关键字参数，用于进一步自定义图形。

让我们通过一个例子来说明这些参数的使用：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [0, 1, 4, 9, 16, 25]

plt.plot(x, y1, 'r-', label='Linear')
plt.plot(x, y2, 'bo--', label='Quadratic')
plt.title("How2matplotlib.com - Multiple Lines with Different Styles")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.legend()
plt.show()

Output:

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在这个例子中，我们绘制了两条线：一条红色实线（’r-‘）和一条蓝色带圆点的虚线（’bo–‘）。我们还为每条线添加了标签，并使用 plt.legend() 显示图例。

3. 线条样式和颜色

pyplot.plot() 函数提供了多种方式来自定义线条的样式和颜色。

3.1 使用 fmt 字符串

fmt 字符串是一种简洁的方式来指定线条的颜色、标记和线型。它的格式为：[color][marker][line]

color：颜色字符，如 ‘r’ 表示红色，’g’ 表示绿色等。
marker：标记字符，如 ‘o’ 表示圆点，’s’ 表示方块等。
line：线型字符，如 ‘-‘ 表示实线，’–‘ 表示虚线等。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(0, 5)
y = [i**2 for i in x]

plt.plot(x, y, 'ro-')  # 红色圆点实线
plt.title("How2matplotlib.com - Line with Red Circles")
plt.show()

Output:

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3.2 使用关键字参数

除了使用 fmt 字符串，我们还可以使用关键字参数来更精细地控制线条的样式：

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(0, 5)
y = [i**2 for i in x]

plt.plot(x, y, color='green', marker='s', linestyle=':', linewidth=2, markersize=8)
plt.title("How2matplotlib.com - Customized Line Style")
plt.show()

Output:

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在这个例子中，我们使用了 color、marker、linestyle、linewidth 和 markersize 参数来自定义线条的样式。

4. 多条线和多个图形

pyplot.plot() 函数允许在一个图形中绘制多条线，也可以创建多个子图。

4.1 在一个图形中绘制多条线

要在一个图形中绘制多条线，只需多次调用 plt.plot() 函数即可：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.title("How2matplotlib.com - Sine and Cosine Functions")
plt.legend()
plt.show()

Output:

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4.2 创建子图

使用 plt.subplot() 函数可以创建多个子图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

plt.subplot(2, 1, 1)  # 2 rows, 1 column, first plot
plt.plot(x, y1)
plt.title("How2matplotlib.com - Sine Function")

plt.subplot(2, 1, 2)  # 2 rows, 1 column, second plot
plt.plot(x, y2)
plt.title("How2matplotlib.com - Cosine Function")

plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

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5. 自定义坐标轴

pyplot.plot() 函数提供了多种方法来自定义坐标轴的外观和行为。

5.1 设置坐标轴范围

使用 plt.xlim() 和 plt.ylim() 函数可以设置坐标轴的范围：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlim(0, 5)
plt.ylim(-1, 1)
plt.title("How2matplotlib.com - Custom Axis Limits")
plt.show()

Output:

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5.2 设置刻度和标签

使用 plt.xticks() 和 plt.yticks() 函数可以自定义刻度和标签：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.xticks([0, np.pi/2, np.pi, 3*np.pi/2, 2*np.pi],
           ['0', 'π/2', 'π', '3π/2', '2π'])
plt.yticks([-1, 0, 1])
plt.title("How2matplotlib.com - Custom Ticks and Labels")
plt.show()

Output:

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6. 添加图例和注释

图例和注释可以帮助读者更好地理解图形中的信息。

6.1 添加图例

使用 plt.legend() 函数可以添加图例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title("How2matplotlib.com - Legend Example")
plt.show()

Output:

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6.2 添加文本注释

使用 plt.text() 函数可以在图形中添加文本注释：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.text(np.pi/2, 1, 'Maximum', ha='center', va='bottom')
plt.text(3*np.pi/2, -1, 'Minimum', ha='center', va='top')
plt.title("How2matplotlib.com - Text Annotations")
plt.show()

Output:

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7. 自定义线条属性

pyplot.plot() 函数允许我们精细地控制线条的各种属性。

7.1 线条宽度和样式

使用 linewidth 和 linestyle 参数可以自定义线条的宽度和样式：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, linewidth=2, linestyle='-', label='Solid')
plt.plot(x, y2, linewidth=2, linestyle='--', label='Dashed')
plt.legend()
plt.title("How2matplotlib.com - Custom Line Styles")
plt.show()

Output:

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7.2 标记样式和大小

使用 marker 和 markersize 参数可以自定义数据点的标记样式和大小：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 10)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, marker='o', markersize=10, linestyle='-')
plt.title("How2matplotlib.com - Custom Markers")
plt.show()

Output:

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8. 填充区域

pyplot.plot() 函数还可以与其他函数结合使用，如 plt.fill_between()，来填充曲线下的区域。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.fill_between(x, 0, y, alpha=0.3)
plt.title("How2matplotlib.com - Filled Area Under Curve")
plt.show()

Output:

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9. 错误线和误差条

pyplot.plot() 函数可以与 plt.errorbar() 函数结合使用，来显示数据点的误差范围。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.sin(x)
yerr = 0.1 + 0.2*np.random.rand(len(x))

plt.errorbar(x, y, yerr=yerr, fmt='o', capsize=5)
plt.title("How2matplotlib.com - Error Bars")
plt.show()

Output:

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10. 自定义颜色映射

pyplot.plot() 函数可以使用自定义的颜色映射来为数据点着色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
colors = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(x)))

for i in range(len(x)-1):
    plt.plot(x[i:i+2], y[i:i+2], color=colors[i])

plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(cmap="viridis"))
plt.title("How2matplotlib.com - Custom Color Mapping")
plt.show()

11. 3D 绘图

虽然 pyplot.plot() 主要用于 2D 绘图，但它也可以在 3D 图形中使用。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

t = np.linspace(0, 10*np.pi, 100)
x = np.cos(t)
y = np.sin(t)
z = t

ax.plot(x, y, z)
ax.set_title("How2matplotlib.com - 3D Spiral")
plt.show()

Output:

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12. 动画

pyplot.plot() 函数可以与 animation 模块结合使用，创建动态图形。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))

def animate(i):
    line.set_ydata(np.sin(x + i/10))
    return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=100, interval=50, blit=True)
plt.title("How2matplotlib.com - Animated Sine Wave")
plt.show()

Output:

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结论

Matplotlib.pyplot.plot() 函数是一个强大而灵活的工具，可以用于创建各种类型的 2D 图形。通过本文介绍的各种技巧和示例，你应该能够掌握这个函数的基本用法，并能够创建出精美的数据可视化图表。记住，实践是掌握这个工具的关键，所以不要犹豫，开始尝试使用 pyplot.plot() 函数来可视化你自己的数据吧！