matplotlib.pyplot画折线图,python第三方扩展库matplotlib可以绘制折线图
折线图可以很方便的看出数据的对比，本文主要介绍了绘制精美的图表绘制折线图的基本配置（万能模板案例),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
前面我们已经构造了一种图形可视化的模板了，下面我们直接使用这个模板进行增添和修改，进一步的改善图形的外观。
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
# 画布
plt.figure(figsize=(9，3)，#(宽度，高度)单位英寸
dpi=100，#清晰度每英寸点数
facecolor=#CCCCCC ，#画布底色
edgecolor=black ，linewidth=0.2，frameon=True，#画布边框
#frameon=False #不要画布边框
)
# ax=plt.gca()
# ax.plot()
plt.plot()
plt.show()
设置好基本的图形之后，我们就可以向上面添加一些数据了
（图例放置位置）
""图例(句柄=(第一行，第2行，第3行),
标签=(标签1 ,标签2 ,标签3 ),
右上)
*位置*位置代码是：
最佳 : 0,(目前不支持图形图例)
右上 : 1,
左上角 : 2,
左下 : 3,
右下 : 4,
右： 5,
中间偏左： 6,
中间偏右 : 7,
低中心 : 8,
上部中心 : 9,
中心 : 10,
折线图案例
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
进口熊猫作为螺纹中径
# 画布
plt.figure(figsize=(15，5)，#(宽度，高度)单位英寸
dpi=100，#清晰度每英寸点数
facecolor=#CCCCCC ，#画布底色
edgecolor=black ，linewidth=0.2，frameon=True，#画布边框
#frameon=False #不要画布边框
)
# 数据
x=np.linspace(0，2 * np.pi，50)
y1=np.sin(x)
y2=np.cos(x)
df=pd .数据帧([x，y1，y2]).T
df.columns=[x ， sin(x)， cos(x)]
# 图形
plt.plot(df[x]，df[sin(x)]，label=sin(x))
plt.plot(df[x]，df[cos(x)]，label=cos(x))
# 图例
plt.legend(loc=右下角)#不带参数的时候，使用图形的标签属性
# plt.legend(labels=[sin ， cos])
# 标题
#plt.title(sin(x)和cos(x)，loc=center ，y=0.85)
# 字体字典
font_dict={fontsize: 12， fontweight: bold ， color: green}
plt.title(sin(x)和cos(x)，loc=center ，y=0.9，fontdict=font_dict)
="text-align:center">
查看全局参数
# matplotlib.pyplot的全局参数
import matplotlib.pyplot as plt
改变字体
# 字体字典
添加X轴和Y轴
import matplotlib.pyplot as plt
折线图绘制万能模板
# 处理数据
到此这篇关于matplotlib绘制折线图的基本配置(万能模板案例)的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib绘制折线图内容请搜索盛行IT软件开发工作室以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT软件开发工作室！
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