python折线图

例子

# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__='chenliclchen'

from matplotlib import pyplot as plt

iteration = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
loss = [0.123, 0.234, 0.345, 0.134, 0.034, 0.089, 0.432, 0.234, 0.342, 0.300]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
# 坐标数据
ax.plot(iteration, loss, 'r', c=(1,0,1,1), ls='--', lw=5, marker='o', alpha=0.5)
# 横坐标描述
plt.xlabel('iteration')
# 纵坐标描述
plt.ylabel('loss')
# 限定横坐标限度
plt.xlim(0, 90)
# 限定纵坐标限度
plt.ylim(0, 0.45)
# 设置数字标签
for x, y in zip(iteration, loss):
    plt.text(x, y, y, fontsize=10)
plt.show()

结果：

坐标轴数据

ax.plot(x, y) 加入x、y坐标轴数据

线条名称(标签)

label : 给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示/图例(legend)中显示
plt.xlabel() plt.ylabel() 分别定义x/y坐标标签

线条颜色

线条颜色命名方式有三种：

• 英文全名， 如blue
• 缩写， 如b
• 16进制 ，如FF00FF
• (r, g, b) 或 (r, g, b, a)，如（1,0,1,1） ，其中 r g b a 取均为[0, 1]之间，[0, 1]之间的浮点数的字符串形式，表示灰度值。0表示黑色，1表示白色

使用：
plot方法的关键字参数color(或c)用来设置线的颜色。
如 ax.plot(iteration, loss, color='blue') 或 ax.plot(iteration, loss, c='blue')
还可以直接ax.plot(iteration, loss, 'r')指定颜色， 如例子
详细颜色参数：http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

线条形状

plot方法的关键字参数linestyle(或ls)用来设置线的样式。
如ax.plot(iteration, loss, linestyle=':') 或 ax.plot(iteration, loss, ls=':')
可取值为：
'-' 实线(solid)
'--' 短线(dashed)
'-.' 短点相间线(dashdot)
'：' 虚点线(dotted)
'', ' ', None

线条大小

设置plot方法的关键字参数linewidth(或lw)可以改变线的粗细，其值为浮点数。
如例：plt.plot(x, y1, c=’r’, ls=’–’, lw=3)

折点样式

(1)marker – 折点形状
(2)markeredgecolor 或 mec – 折点外边颜色
(3)markeredgewidth 或 mew – 折点线宽
(4)markerfacecolor 或 mfc –折点实心颜色
(5)markerfacecoloralt 或 mfcalt
(6)markersize 或 ms –折点大小
折点形状选择:
================ ===============================
character description
================ ===============================
'-' solid line style
'--' dashed line style
'-.' dash-dot line style
':' dotted line style
'.' point marker
',' pixel marker
'o' circle marker
'v' triangle_down marker
'^' triangle_up marker
'<' triangle_left marker
'>' triangle_right marker
'1' tri_down marker
'2' tri_up marker
'3' tri_left marker
'4' tri_right marker
's' square marker
'p' pentagon marker
'*' star marker
'h' hexagon1 marker
'H' hexagon2 marker
'+' plus marker
'x' x marker
'D' diamond marker
'd' thin_diamond marker
'|' vline marker
'_' hline marker
================ ===============================

语法如以下例:

plt.plot(x, y1, marker='o', mec='r', mfc='w')
plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10)

alpha线条透明度

alpha的值在[0,1]之间

plt.plot(x,y1,ls='--',lw=4,c='b',alpha=0.5,label='total')

显示纵坐标标签

使用plt.text(x, y, y) 如例子中：

for x, y in zip(iteration, loss):
    plt.text(x, y, y, fontsize=10)

例2

# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__='chenliclchen'

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.pylab import datestr2num

# iteration = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
iteration = ['2018-01-24', '2018-02-24', '2018-03-24', '2018-04-24', '2018-05-24', '2018-06-24', '2018-07-24', '2018-08-24', '2018-09-24', '2018-10-24']
loss = [0.123, 0.234, 0.345, 0.134, 0.034, 0.089, 0.432, 0.234, 0.342, 0.300]
loss1 = [0.345, 0.134, 0.034, 0.123, 0.234, 0.342, 0.300, 0.234, 0.089, 0.432]

# 设置图形的风格
plt.style.use('ggplot')
# 设置图形的大小
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 坐标数据
xnum = [datestr2num(date) for date in iteration]
plot1 = plt.plot_date(xnum, loss, 'r', ls='--', lw=5, marker='o', alpha=0.5, label='loss1')
plot2 = plt.plot_date(xnum, loss1, 'g', label='loss2')
plt.title('loss VS loss1')
# 横坐标描述
plt.xlabel('iteration')
# 横坐标数据旋转45度
plt.xticks(rotation=45)
# 纵坐标描述
plt.ylabel('loss')
# 限定横坐标限度
# plt.xlim(0, 90)
# 限定纵坐标限度
plt.ylim(0, 0.45)
# 设置数字标签
for x, y in zip(xnum, loss):
    plt.text(x, y, y, fontsize=10)
plt.legend()
# 显示背景网格
plt.grid(True)
plt.show()

结果：

注意要把plt.xlim(0, 90)注释掉，不然会报错ValueError ordinal must be >= 1
情景：使用python的matplotlib画图时报错。
原因：matplotlibx轴数据找不到x轴对应地方 The error is due to matplotlib’s inability to find the location of x-axis value along the x-axis
解决：不同细节不同解决。我的是设置了xlim导致x轴找不到地方放数据

多个折线

通过多个plt.plot可以有多条折线，如上例2。

图例

在 方法plt.plot()的参数里加上label参数后，再后面执行plt.legend()可以直接显示折线的示例

图形的风格

使用plt.style.use('ggplot') 设置图形的风格，共有五种不同风格：bmh、ggplot、dark_background、fivethirtyeight和grayscale。

背景网格

普通plt.grid()设置，有设置图形风格时需要plt.grid(True)才能正常显示网格

横坐标刻度旋转

plt.xticks(rotation=45)设置横坐标刻度旋转45度

横坐标是时间

先引入from matplotlib.pylab import datestr2num，
再使用datestr2num()方法把时间字符串转成数字
最后使用方法plt.plot_date()代替plt.plot()方法显示时间

中文

python 2.7.12
使用label='中'.decode('utf-8') 保证不会中文不会报错，但是会是乱码；再使用plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']保证中文正确显示。

另外，中文报错还可以使用另一种方法解决：

import sys
reload(sys)  #Python2.5 初始化后会删除 sys.setdefaultencoding 这个方法，我们需要重新载入
sys.setdefaultencoding('utf-8')

参考：https://blog.csdn.net/helunqu2017/article/details/78629136
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24675460