这篇文章将为大家详细讲解有关使用python怎么绘制一个折线图，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
1、导入库和设置输入折线图数据
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # x轴刻度标签 x_ticks = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] # x轴范围（0, 1, ..., len(x_ticks)-1） x = np.arange(len(x_ticks)) # 第1条折线数据 y1 = [5, 3, 2, 4, 1, 6] # 第2条折线数据 y2 = [3, 1, 6, 5, 2, 4]
2、设置画布大小并绘制折线
plt.figure(figsize=(10, 6)) # 画第1条折线，参数看名字就懂，还可以自定义数据点样式等等。 plt.plot(x, y1, color='#FF0000', label='label1', linewidth=3.0) # 画第2条折线 plt.plot(x, y2, color='#00FF00', label='label2', linewidth=3.0) # 给第1条折线数据点加上数值，前两个参数是坐标，第三个是数值，ha和va分别是水平和垂直位置（数据点相对数值）。 for a, b in zip(x, y1): plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18) # 给第2条折线数据点加上数值 for a, b in zip(x, y2): plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18) # 画水平横线，参数分别表示在y=3，x=0~len(x)-1处画直线。 plt.hlines(3, 0, len(x)-1, colors = "#000000", linestyles = "dashed")
3、添加x轴和y轴刻度标签
plt.xticks([r for r in x], x_ticks, fontsize=18, rotation=20) plt.yticks(fontsize=18) # 添加x轴和y轴标签 plt.xlabel(u'x_label', fontsize=18) plt.ylabel(u'y_label', fontsize=18)
4、绘制折线图标题和图例
# 标题 plt.title(u'Title', fontsize=18) # 图例 plt.legend(fontsize=18)
5、保存完成
# 保存图片
plt.savefig('./figure.pdf', bbox_inches='tight')
# 显示图片
plt.show()关于使用python怎么绘制一个折线图就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
