Python plt折線圖的使用方法

一、plt折線圖標註

在plt折線圖中，添加標註非常方便。只需要使用plt.annotate()函數即可。該函數有4個主要參數，包括注釋文本、注釋位置、箭頭位置和箭頭樣式。

下面是一個簡單的示例代碼：

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()

運行以上代碼，可以看到圖形中的注釋已經添加成功。

二、plt折線圖虛線怎麼設置

在plt折線圖中，我們可以通過改變線的樣式來使其成為虛線。可以通過設置plt.plot()函數的linestyle參數來實現。該參數可以接受多種線型，例如’–‘表示虛線，’-‘表示實線。

下面是一個示例代碼：

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()

通過以上代碼，我們可以將y1的曲線設置為虛線，將y2的曲線設置為實線。

三、plt折線圖平滑

在plt折線圖中，我們可以使用平滑曲線來表示數據。可以通過smooth函數來計算平滑曲線，然後使用plt.plot()函數來繪製該曲線。

下面是一個示例代碼：

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()

通過以上代碼，我們可以繪製出平滑後的sin曲線。

四、plt折線圖如何分段畫

在plt折線圖中，我們可以對數據進行分段處理，然後繪製出多段曲線。可以使用plt.plot()函數多次來實現。

下面是一個示例代碼：

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()

通過以上代碼，我們可以將折線圖分為3段，分別使用不同的線型進行繪製。

五、plt折線圖橫坐標斜著

在plt折線圖中，我們可以通過設置xticks參數來改變橫坐標的位置和方向。可以使用np.arange()函數生成自定義的橫坐標。

下面是一個示例代碼：

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()

通過以上代碼，我們可以將橫坐標旋轉45度，使其斜著顯示。

六、plt折線圖連線順序錯亂

在plt折線圖中，有時候數據點的順序會出現問題，導致折線圖的連線順序不正確。可以使用numpy.argsort()函數對數據進行排序，保證順序正確。

下面是一個示例代碼：

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()

通過以上代碼，我們可以看到折線圖的連線順序已經被正確排序。

七、plt折線圖如何標註最值的坐標

在plt折線圖中，我們可以標註出最值的坐標。可以使用列表的index()函數來獲取最值對應的坐標。

下面是一個示例代碼：

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()

通過以上代碼，我們可以標註出最大值和最小值的坐標。

八、折線圖plot

在plt折線圖中，核心的繪製函數是plt.plot()。該函數有很多參數可以控制折線圖的外觀，包括線型、顏色、標記等。

下面是一個示例代碼：

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()

通過以上代碼，可以看到繪製出來的折線圖的線型為虛線，顏色為紅色，標記為圓形。

九、plot折線圖格式

在plt折線圖中，我們可以使用字元串的形式設置折線圖的樣式。格式為”字母+符號”，其中字母表示顏色，符號表示線型和標記。

下面是一個示例代碼：

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()

通過以上代碼，可以看到繪製出來的折線圖的線型為虛線，顏色為紅色，標記為圓形。

十、Python plt折線圖選取

在plt折線圖中，我們可以選取部分數據進行繪製。可以通過numpy的indexing功能進行。

下面是一個示例代碼：

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()

通過以上代碼，我們可以每隔10個數據點選取一個進行繪製，以實現對數據的選取。