Matplotlib中plot()函数的详细使用方法有哪些？

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散点图和折线图是数据分析中最常用的两种图形。其中，折线图用于分析自变量和因变量之间的趋势关系，特别适合展示随时间变化而连续变化的数据，同时还可以看出数量的差异。

散点图和折线图是数据分析中最常用的两种图形。其中，折线图用于分析自变量和因变量之间的趋势关系，最适合用于显示随着时间而变化的连续数据，同时还可以看出数量的差异，增长情况。

Matplotlib 中绘制散点图的函数为 plot() ，使用语法如下：matplotlib.pyplot.plot(*args,scalex=True,scaley=True,data=None,**kwargs)

常用参数及说明：

参数 接收值 说明 默认值 x，y array 表示 x 轴与 y 轴对应的数据； 无 color string 表示折线的颜色； None marker string 表示折线上数据点处的类型； None linestyle string 表示折线的类型； - linewidth 数值 线条粗细：linewidth=1.=5.=0.3 1 alpha 0~1之间的小数 表示点的透明度； None label string 数据图例内容：label=‘实际数据' None

其他参数请参考文档：matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html

基本用法

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读取数据 datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx' data = pd.read_excel(datafile) plt.figure(figsize=(10,5))#设置画布的尺寸 plt.title('Examples of line chart',fontsize=20)#标题，并设定字号大小 plt.xlabel(u'x-year',fontsize=14)#设置x轴，并设定字号大小 plt.ylabel(u'y-income',fontsize=14)#设置y轴，并设定字号大小 #color：颜色，linewidth：线宽，linestyle：线条类型，label：图例，marker：数据点的类型 plt.plot(data['时间'],data['收入_Jay'],color="deeppink",linewidth=2,linestyle=':',label='Jay income', marker='o') plt.plot(data['时间'],data['收入_JJ'],color="darkblue",linewidth=1,linestyle='--',label='JJ income', marker='+') plt.plot(data['时间'],data['收入_Jolin'],color="goldenrod",linewidth=1.5,linestyle='-',label='Jolon income', marker='*') plt.legend(loc=2)#图例展示位置，数字代表第几象限 plt.show()#显示图像

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