1文看懂多种在线绘制折线图方法!不来看看吗!——九数云BI

标签: 在线绘制折线图 | 发布时间: 2024-10-20 18:57:11

线图是一种常用的可视化图表,可以清晰地展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势,下面和九数云一起来看看多种在线绘制折线图的方法吧!

一、前言

图表类型太多,数据分析到最后一步,不知道选择什么样的图表,才能呈现出最好的效果?今天,我们要了解的是在线绘制折线图方法

折线图是一种常用的可视化图表,可以清晰地展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势,通过连接数据点,可以观察到数据的上升、下降、波动等变化趋势,帮助人们更直观地理解数据的变化规律。

二、在线绘制折线图方法:基本折线图

2.1在线绘制折线图方法:简单折线图

import matplotlib.pyplot as plt


# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]  # x轴数据
y = [2, 6, 1, 3, 10]  # y轴数据


# 设置字体
plt.rcParams[font.family]=Times New Roman, SimSun
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)


# 添加标题和坐标轴标签
plt.title(折线图示例)
plt.xlabel(X轴)
plt.ylabel(Y轴)


# 显示图形
plt.show()

结果如下图所示:

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2.2在线绘制折线图方法:设置线条和点

plt.plot(x, y,color=red,linestyle=--,marker=*)
x:横坐标数据
y:纵坐标数据
color:折线的颜色
    character   color
    ==========  ========
    b         blue
    g         green
    r         red
    c         cyan
    m         magenta
    y         yellow
    k         black
    w         white
linestyle:折线的类型,默认为实线
    ``-``             实线样式
    ``--``            虚线样式
    ``-.``            点划线样式
    ``:``             点虚线样式 
marker:数据点的标记样式,默认为空
  三角形    ^
  五角星    *
  圆圈     o
  加号     +
缩写形式:plt.plot(x, y,*:r)
注:引号内的不区分顺序,但是颜色需要用缩写




其他的一些参数:
参数 linewidth 用以控制线条宽度(默认值为0.5)
参数 alpha=0.5 用以控制线条透明度
参数 markersize 用以控制标记大小
参数 markeredgecolor 用以控制标记的轮廓颜色
参数 markerfacecolor 用以控制标记的填充颜色

修改plt.plot这行代码,得到如下结果:

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三、在线绘制折线图方法:进阶

3.1在线绘制折线图方法:添加图例、添加数字标签

import matplotlib.pyplot as plt


# 月份
x1 = [2017-01, 2017-02, 2017-03, 2017-04, 2017-05, 2017-06, 2017-07, 2017-08,
      2017-09, 2017-10, 2017-11, 2017-12]
# 体重
y1 = [86, 85, 84, 80, 75, 70, 70, 74, 78, 70, 74, 80]


# 设置画布大小
plt.figure(figsize=(10, 7))
# 设置字体
font1 = {family: Times New Roman, weight: normal, size: 14}
plt.rc(font, **font1)
# 绘图
plt.plot(x1, y1, label=weight changes, linewidth=3, color=r, marker=o,
         markerfacecolor=blue, markersize=14)
# 标题
plt.title("my weight", fontproperties=font1)
# 横坐标描述
plt.xlabel(month, fontproperties=font1)
# 纵坐标描述
plt.ylabel(weight, fontproperties=font1)
# 设置数字标签
for a, b in zip(x1, y1):
    plt.text(a, b+0.5, b, ha=center, va=bottom, fontproperties=font1)
# 设置图例
plt.legend()
plt.show()

这段代码添加了画布大小设置、字体设置、数字标签设置以及图例设置,结果如下:

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