自学教程：如何使用matplotlib让你的数据更加生动

1 引言

Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化软件包之一，支持跨平台运行，它是 Python 常用的 2D 绘图库，同时它也提供了一部分 3D 绘图接口。Matplotlib 通常与 NumPy、Pandas 一起使用，是数据分析中不可或缺的重要工具之一。

本文就日常生活中常见的业务场景进行展开讨论，更详尽的说明可以参考文档。

2 折线图

折线图（line chart）是我们日常工作、学习中经常使用的一种图表，它可以直观的反映数据的变化趋势。

可视化结果：

直线：左上直线图形显示。曲线：右上带有样式变化和标记的折线预览。

代码如下：

def draw_line():    N = 8    t = np.linspace(0, 1, N)    fig, (axA, axB) = plt.subplots(1, 2)    # Line    axA.plot(t, t, marker = 'o')    axA.set_title('line')    # Curve    axB.plot(t, t, linestyle='--', marker='*',c='r', label='linear')    axB.plot(t, t**2, linestyle='-.', marker='D',c='c', label='quadratic')    axB.plot(t, t**3, linestyle=':', marker='^',c='y', label='cubic')    axB.set_title('Curve')    plt.legend()    plt.show()

函数说明：

plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs)

1. 可选参数[fmt] 是一个字符串来定义图的基本属性如：颜色（color），点型（marker），线型（linestyle）
2. 对于颜色 color=‘r' 代表red 表示红色；color=‘c' 代表cyan 表示蓝绿；color=‘y' 代表yellow表示黄色
3. 对于线型 linestyle='
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