利用matplot绘制折线图(详细版-有示例数据)

news2024/11/15 23:45:14

对于五组数据,绘制折线图,添加有图例、不同折线的颜色等,如下图所示:

python代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义数据
data = [
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],  # 数据1
    [2, 2, 4, 4, 5, 5, 6, 6],  # 数据2
    [1, 3, 2, 5, 3, 6, 4, 7],  # 数据3
    [2, 3, 4, 3, 5, 4, 6, 5],  # 数据4
    [3, 4, 3, 5, 4, 5, 5, 6]   # 数据5
]

# 定义x轴的标签
x_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']
x = np.arange(len(x_labels))  # 将标签转换为数值索引,以便进行定位

# 定义颜色和线型
colors = ['blue', 'green', 'red', 'cyan', 'magenta']
line_styles = ['-', '--', '-.', ':', '-']

# 绘制折线图
for i, (d, color, line_style) in enumerate(zip(data, colors, line_styles)):
    plt.plot(x, d, label=f'Data-{i+1}', color=color, linestyle=line_style, marker='o', markersize=5)

# 添加图例,优化位置
plt.legend(loc='best')

# 添加标题和轴标签
plt.title('FIve')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 设置x轴的刻度标签
plt.xticks(x, x_labels)

# 添加网格线,设置为虚线样式
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

# 优化边界空间
plt.tight_layout()

# 显示图表
plt.show()

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