1. 用 Numpy ndarray 作為數據傳入 ply

import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(10)print 'y = %s'% yx = range(len(y))print 'x=%s'% xplt.plot(y)plt.show()

2. 操縱坐標軸和增加網格及標簽的函數

import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(10)plt.plot(y.cumsum())plt.grid(True) ##增加格點plt.axis(’tight’) # 坐標軸適應數據量 axis 設置坐標軸plt.show()

3. plt.xlim 和 plt.ylim 設置每個坐標軸的最小值和最大值

#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(20)plt.plot(y.cumsum())plt.grid(True) ##增加格點plt.xlim(-1,20)plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)plt.show()

4. 添加標題和標簽 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 離散點, 線

#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(20)plt.figure(figsize=(7,4)) #畫布大小plt.plot(y.cumsum(),’b’,lw = 1.5) # 藍色的線plt.plot(y.cumsum(),’ro’) #離散的點plt.grid(True)plt.axis(’tight’)plt.xlabel(’index’)plt.ylabel(’value’)plt.title(’A simple Plot’)plt.show()

以上就是Python 繪制可視化折線圖的詳細內容，更多關于Python 繪制折線圖的資料請關注好吧啦網其它相關文章！