Python plt折线图的使用方法

一、plt折线图标注

在plt折线图中，添加标注非常方便。只需要使用plt.annotate()函数即可。该函数有4个主要参数，包括注释文本、注释位置、箭头位置和箭头样式。

下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 6, 8]

plt.plot(x, y)

plt.annotate('Max value', xy=(5, 8), xytext=(4.5, 6),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

plt.show()

运行以上代码，可以看到图形中的注释已经添加成功。

二、plt折线图虚线怎么设置

在plt折线图中，我们可以通过改变线的样式来使其成为虚线。可以通过设置plt.plot()函数的linestyle参数来实现。该参数可以接受多种线型，例如’–‘表示虚线，’-‘表示实线。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 6, 8]
y2 = [3, 5, 7, 9, 11]

plt.plot(x, y1, linestyle='--')
plt.plot(x, y2, linestyle='-')

plt.show()

通过以上代码，我们可以将y1的曲线设置为虚线，将y2的曲线设置为实线。

三、plt折线图平滑

在plt折线图中，我们可以使用平滑曲线来表示数据。可以通过smooth函数来计算平滑曲线，然后使用plt.plot()函数来绘制该曲线。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000)
y = np.sin(x)

ysmooth = np.convolve(y, np.ones(30)/30, mode='valid')

plt.plot(x, y)
plt.plot(x[14:-15], ysmooth)

plt.show()

通过以上代码，我们可以绘制出平滑后的sin曲线。

四、plt折线图如何分段画

在plt折线图中，我们可以对数据进行分段处理，然后绘制出多段曲线。可以使用plt.plot()函数多次来实现。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 6, 8]

plt.plot(x[:2], y[:2])
plt.plot(x[1:4], y[1:4], linestyle='--')
plt.plot(x[3:], y[3:], linestyle=':')

plt.show()

通过以上代码，我们可以将折线图分为3段，分别使用不同的线型进行绘制。

五、plt折线图横坐标斜着

在plt折线图中，我们可以通过设置xticks参数来改变横坐标的位置和方向。可以使用np.arange()函数生成自定义的横坐标。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 6, 8]

plt.plot(x, y)

plt.xticks(np.arange(len(x)), ['One', 'Two', 'Three', 'Four', 'Five'], rotation=45)

plt.show()

通过以上代码，我们可以将横坐标旋转45度，使其斜着显示。

六、plt折线图连线顺序错乱

在plt折线图中，有时候数据点的顺序会出现问题，导致折线图的连线顺序不正确。可以使用numpy.argsort()函数对数据进行排序，保证顺序正确。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = [4, 1, 3, 2, 5]
y = [2, 3, 5, 6, 8]

sort_index = np.argsort(x)

xs = np.array(x)[sort_index]
ys = np.array(y)[sort_index]

plt.plot(xs, ys)

plt.show()

通过以上代码，我们可以看到折线图的连线顺序已经被正确排序。

七、plt折线图如何标注最值的坐标

在plt折线图中，我们可以标注出最值的坐标。可以使用列表的index()函数来获取最值对应的坐标。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 6, 8]

plt.plot(x, y)

max_x = x[y.index(max(y))]
min_x = x[y.index(min(y))]

plt.annotate(f'Max value: ({max_x}, {max(y)})', xy=(max_x, max(y)), xytext=(max_x-0.7, max(y)+1),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

plt.annotate(f'Min value: ({min_x}, {min(y)})', xy=(min_x, min(y)), xytext=(min_x-0.7, min(y)-1),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

plt.show()

通过以上代码，我们可以标注出最大值和最小值的坐标。

八、折线图plot

在plt折线图中，核心的绘制函数是plt.plot()。该函数有很多参数可以控制折线图的外观，包括线型、颜色、标记等。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, linestyle='--', color='r', marker='o')

plt.show()

通过以上代码，可以看到绘制出来的折线图的线型为虚线，颜色为红色，标记为圆形。

九、plot折线图格式

在plt折线图中，我们可以使用字符串的形式设置折线图的样式。格式为”字母+符号”，其中字母表示颜色，符号表示线型和标记。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, 'r--o')

plt.show()

通过以上代码，可以看到绘制出来的折线图的线型为虚线，颜色为红色，标记为圆形。

十、Python plt折线图选取

在plt折线图中，我们可以选取部分数据进行绘制。可以通过numpy的indexing功能进行。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x[::10], y[::10])

plt.show()

通过以上代码，我们可以每隔10个数据点选取一个进行绘制，以实现对数据的选取。