plt.plot画多条折线

时间: 2023-10-29 17:54:38 浏览: 175

python绘制多个曲线的折线图

在Python编程中，数据可视化是一项重要的任务，而`matplotlib`库是进行数据可视化的常用工具。本篇文章将详细讲解如何使用`matplotlib.pyplot.plot()`函数来绘制包含多个曲线的折线图，这对于数据分析和结果展示非常有帮助。我们要了解`matplotlib`库中的`pyplot`模块，它是提供交互式绘图的主要接口。`pyplot.plot()`函数是用于创建折线图的核心方法。在给定的代码示例中，可以看到以下关键步骤： 1. 导入必要的库： ```python import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt ``` `numpy`用于处理数值计算，`mpl`是`matplotlib`库的别名，而`pyplot`模块则用于绘制图形。 2. 创建数据：你需要有自己的数据集，将它们存储在列表中，如`x_axix`, `train_acys`, `test_acys`, `train_pn_dis`和`thresholds`。这些列表的长度应保持一致，以便它们可以在同一坐标轴上进行比较。 3. 开始绘制： ```python sub_axix = filter(lambda x: x % 200 == 0, x_axix) plt.title('Result Analysis') plt.plot(x_axix, train_acys, color='green', label='training accuracy') plt.plot(sub_axix, test_acys, color='red', label='testing accuracy') plt.plot(x_axix, train_pn_dis, color='skyblue', label='PN distance') plt.plot(x_axix, thresholds, color='blue', label='threshold') ``` 这里，我们通过`plot()`函数绘制了四条曲线，每条曲线都有不同的颜色和标签。`filter()`函数用于选取`x_axix`中的特定值，例如每200个点。`title()`设置图表的标题，`xlabel()`和`ylabel()`定义x轴和y轴的标签。 4. 添加图例和显示图形： ```python plt.legend() plt.xlabel('iteration times') plt.ylabel('rate') plt.show() ``` `legend()`函数用于显示图例，这与`label`参数配合使用，使得每条曲线有明确的标识。`show()`函数显示整个图形。 `matplotlib.pyplot.plot()`函数的其他参数包括： - `linestyle`：定义曲线的样式，例如`'-'`表示实线，`'--'`表示虚线，`':'`表示点线。 - `linewidth`：设置曲线的宽度，可以自定义数值以调整粗细。 - `marker`：设定数据点的标记样式，如`'o'`表示圆形，`'x'`表示交叉点。 - `markersize`：设置标记点的大小，同样可以自定义。通过调整这些参数，你可以自定义图形的外观，使其更适合你的数据和需求。此外，`matplotlib`库还提供了许多其他功能，如设置刻度、添加网格线、创建子图等，可以帮助你进一步完善和美化折线图。总结来说，使用Python的`matplotlib`库，特别是`pyplot.plot()`函数，可以方便地绘制包含多个曲线的折线图，从而直观地展示和分析数据。通过熟练掌握这些基本概念和参数，你可以创建出专业且具有洞察力的数据可视化作品。

要画多条折线，可以在同一个plt.plot()函数中传入多组x和y的数值。每一组x和y的数值对应着一条折线的数据。可以使用逗号分隔不同的x和y的数值。例如，要画两条折线，可以这样写plt.plot(x1, y1, x2, y2)。其中x1和y1是第一条折线的x和y的数值，x2和y2是第二条折线的x和y的数值。可以根据需要画更多的折线，只需要在plt.plot()函数中传入相应的x和y的数值即可。

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