python matplotlib绘制折线图

复习回顾：
众所周知，matplotlib 是一款功能强大开源的数据可视化模块，凭借着强大的扩展性构建出更高级别的绘图工具接口如seaborn、ggplot。我们来看看往期学习章节内容概述吧~

• matplotlib 模块基础知识：对matplotlib模块具有便利的交互新创建图表、多种图表定制以及强大的可扩展性，matplotlib可满足不同用户的使用，初次体验绘制图表功能
• matplotlib 模块底层原理：matplotlib 模块包含脚本层、美工层及后端层，对各个层相关提供的操作进行学习
  

在 matplotlib 官网教程中，可以绘制诸如折线图、柱状图、饼图等常规图外，还有可以绘制动态图、散点图、等高线图、帽子图、多个子图等

接下来，我们将继续学习matplotlib 图表绘制具体的功能实操，掌握针对不同图表的绘制

1. 折线图概述

1.1什么是折线图？

• 折线图是在坐标中通过线条升降的方式展示随着某种变化而变化的连续性数据
• 通过折线的起伏表示数据的增减变化的情况
• 折线图可以拆分为动态折线图、依存关系折线图和次数分布折线图
  

1.2折线图使用场景

折线图自身的线条的变化，可以在图表中清晰读取到数据变化情况，可以运用的场景特点如下

• 描绘统计事项总体指标的动态
• 研究对象间的依存关系
• 总体中各个部分的分配情况
• 适合大量数据展示其趋势变化
  

1.3绘制折线图步骤

• 导入matplotlib.pyplot模块
• 准备数据，可以使用numpy/pandas整理数据
• 调用pyplot.plot()绘制折线图

1.4案例展示

接下来我们使用折线图来展示从 10份 所有文章访问量数据展示

所有的案例用到的数据如下：

import random


x_data = ["10月{}日".format(i+1) for i in range(30)]

y_view = [random.randint(50,200) for i in range(30)]

展示10月份数据折线图:

  import matplotlib.pyplot as plt
 import random


 plt.rcParams["font.sans-serif"]=['SimHei']
 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

 x_data = ["10月{}日".format(i+1) for i in range(30)]

 y_view = [random.randint(50,200) for i in range(30)]

 plt.figure(figsize=(20,5),dpi=90)

 plt.plot(x_data,y_view)

 plt.xticks(rotation=45)
 plt.title("访问量分析")
 plt.xlabel("日期")
 plt.ylabel("访问量")

 plt.show()

2. 折线2D属性

2.1linestyle:折线样式

2.2color：折线颜色

颜色简称：

rgb

• 格式形式：(r,g,b) 或者(r,g,b,a)
• 取值范围：r,g,b,a 取值范围在[0,1]之间
• [0,1]之间的浮点数的字符串形式，0表示黑色，1表示白色
  

2.3marker：坐标值标记

• marker 标记物通常在折线图plot、散点图scatter和误差图errorbar上应用
• marker 提供多达40个标记的样式可供选择，具体详情看见marker官方说明
• marker 在图表中常用的有如下：