利用python绘制线型图

下面是“利用Python绘制线型图”的完整攻略：

准备工作

在开始绘制线型图之前，需要确保安装好Python的matplotlib库。

pip install matplotlib

学习matplotlib库的基本组成

Matplotlib 是一个数据可视化工具大型库，在此处我们只关心它的基础部分，简单来说， matplotlib库的作用主要有两点：

• 绘制图形，可以自定义图表的样式和功能；
• 数据预处理，可以将数据进行各种常用的转换操作。

为了实现绘制线型图，我们需要关注用于绘图的子库 matplotlib.pyplot

matplotlib库绘制线型图实例

以下是两个针对matplotlib库中的pyplot组件的示例，可以帮助你更好地理解使用matplotlib库进行绘制线型图。

示例1：绘制简单的折线图

以下是一个简单的折线图示例，展示了销售部门某一年每个月的销售情况：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
months = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
sales = [12000, 15000, 28000, 35000, 45000, 51000, 60000, 72000, 83000, 95000, 110000, 125000]

# 开始生成折线图
plt.plot(months, sales)

# 设置标题和轴标签
plt.title("Yearly Sales")
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Sales in USD")

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，首先我们定义了两个包含月份数字和销售额数据的数组。在接下来的代码段中，使用 plot() 方法添加线条，然后使用 title()、xlabel()、ylabel() 方法来添加标题和标记。

最后，我们使用 show() 方法在屏幕上显示结果。

示例2：绘制多个线型图

接下来这个示例将演示如何在一个图表中绘制多条数据线，呈现新冠病毒累计确诊病例以及累计治愈病例的趋势变化。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
days = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
confirm_cases = [41, 45, 62, 121, 198, 291, 440, 571]
cure_cases = [5, 10, 12, 33, 25, 30, 46, 89]

# 开始生成指定图表
plt.plot(days, confirm_cases, label="Confirm Cases")
plt.plot(days, cure_cases, label="Cure Cases")

# 设置标题和轴标签
plt.title("Trends of Coronavirus Confirmed/Cured Cases")
plt.xlabel("Day")
plt.ylabel("Number of Cases")

# 设置图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

上述代码定义了两个数组，表示在新冠疫情发生的前8天内，病毒的累计确诊及治愈情况。

在这个示例中，使用 plot() 方法添加两个数据列，然后使用 title()、xlabel()、ylabel() 方法来添加标题和标记。

不同的是，这里我们使用了 legend() 方法，来显示图例，将两个数据集曲线标记为“Confirm Cases”和“Cure Cases”。

最后，我们再次使用 show()方法在屏幕上显示结果。

以上两个示例都是绘制线型图的基础知识，希望能帮助你快速掌握如何利用Python绘制线型图。