plt.plot(x,y,color,linestyle,marker)函数参数详解

news2024/11/13 14:42:14

一、plt.plot()函数详解

`plt.plot()`函数是matplotlib库中用于绘制线条图的函数,它有多个参数可以控制绘图的各个方面。以下是常用的一些参数及其作用:

  • x: x轴数据的列表或数组
  • y: y轴数据的列表或数组
  • linewidth: 线条的宽度,从0到无穷大的浮点数,例如2.5
  • color: 线条的颜色,可以是字符串、元组或RGBA值,代表不同的颜色。例如:红色'red'、绿色'green'、蓝色'blue'、黑色'black'、白色'white'、灰色'gray'等;RGB元组(0, 0, 1)表示蓝色,RGBA元组(0, 1, 0, 0.5)表示半透明的绿色
  • linestyle: 线条的样式,可以是字符串,如实线'-'、虚线'--'、点线':'、破折线'-.'
    • '-': 实线
    • '--': 虚线
    • '-.': 点划线
    • ':': 点线
    • '': 无线条,只显示标记
    • 'None': 无线条,不显示标记
    • ' ': 无线条,不显示标记
  • marker: 数据点的标记样式
    • '.': 小圆点
    • ',': 像素点
    • 'o': 实心圆
    • 'v': 垂直三角形
    • '^': 正三角形
    • '<': 左三角形
    • '>': 右三角形
    • '1': 向下平行竖线
    • '2': 向上平行竖线
    • '3': 向左平行横线
    • '4': 向右平行横线
    • 's': 正方形
    • 'p': 五边形
    • '*': 星号
    • 'h': 六边形1
    • 'H': 六边形2
    • '+': 加号
    • 'x': X号
    • 'd': 小菱形
    • 'D': 大菱形
    • '|': 竖线
    • '_': 横线
  • markersize: 标记的大小,从0到无穷大的浮点数,例如7.5
  • label: 字符串类型,代表绘制的线条的标签,在图例中显示。例如Line 1
  • alpha: 线条和标记的透明度,从0到1的浮点数,表示线条和标记的透明度。例如0.5
  • zorder: 整数类型,表示绘图的层数,数值越大越靠上。例如2

除了这些常用参数外,还有其他一些参数可以进一步定制化图形,例如:

  • solid_capstyle: 实线端点的样式,如普通平直样式"butt"、圆角样式"round"、斜角样式"projecting"等
  • dash_capstyle: 虚线端点的样式,与solid_capstyle类似
  • dash_joinstyle: 虚线连接处的样式,如圆弧连接"round"、斜接连接"bevel"、锐角连接"miter"等
  • solid_joinstyle: 实线连接处的样式,与dash_joinstyle类似
  • markevery: 标记显示的间隔,可以是数字、元组或者函数,可以是数字、元组或者函数。例如:每隔一个数据点标记一个点:markevery=2;从第二个开始,每个5个数据点标记一个点:markevery=(1, 5);根据某个函数的返回值来控制标记的位置:markevery=lambda i: i%3==0

需要注意的是,`plt.plot()`函数的参数比较多,不同的参数组合可以实现各种各样的效果。具体使用时需要根据需求进行选择和调整,以获得期望的绘图效果。

二、举例如下

import random
import time

import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl

mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 设置显示中文字体
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 设置正常显示符号

x = range(1, 101)
times = [random.randint(10, 200) for i in range(100)]
plt.figure(figsize=(15, 5), dpi=80)  # 创建画布
plt.plot(x, times, color='r', linestyle='-', label='t = 2', marker='v')  # 绘制折线图,点划线

plt.legend(loc=0)  # 显示图例
# 描述信息
plt.xlabel("设备数/个")
plt.ylabel("时间/s")
plt.title("时间变化图", fontsize=18)

plt.savefig("./time.jpg")  # 保存至指定位置
plt.show()  # 显示图像

效果如下

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