matplotlib.pyplot.plot#

matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)[source]#

将 y 对 x 绘制为线和/或标记。

调用签名

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

点或线节点的坐标由 x、y 给出。

可选参数 fmt 是一种方便的方式，用于定义基本格式，如颜色、标记和线型。它是一种在下面“备注”部分描述的快捷字符串表示法。

>>> plot(x, y)        # plot x and y using default line style and color
>>> plot(x, y, 'bo')  # plot x and y using blue circle markers
>>> plot(y)           # plot y using x as index array 0..N-1
>>> plot(y, 'r+')     # ditto, but with red plusses

你可以使用 Line2D 属性作为关键字参数，以更好地控制外观。线条属性和 fmt 可以混合使用。以下两个调用会产生相同的结果

>>> plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12)
>>> plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed',
...      linewidth=2, markersize=12)

当与 fmt 冲突时，关键字参数优先。

绘制带标签的数据

有一种方便的方式来绘制带标签数据的对象（即可以通过索引 obj['y'] 访问的数据）。你可以不在 *x* 和 *y* 中提供数据，而是在 *data* 参数中提供对象，然后只给出 *x* 和 *y* 的标签

>>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj)

支持所有可索引对象。例如，这可以是一个 dict、一个 pandas.DataFrame 或一个结构化 NumPy 数组。

绘制多组数据

有多种方法可以绘制多组数据。

最直接的方法是多次调用 plot。例如

>>> plot(x1, y1, 'bo')
>>> plot(x2, y2, 'go')

如果 *x* 和/或 *y* 是二维数组，则每列将绘制一个单独的数据集。如果 *x* 和 *y* 都是二维的，则它们必须具有相同的形状。如果其中只有一个是形状为 (N, m) 的二维数组，则另一个必须具有长度 N，并将用于每个数据集 m。

示例
```
>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> plot(x, y)
```
等同于
```
>>> for col in range(y.shape[1]):
...     plot(x, y[:, col])
```
第三种方法是指定多组 *[x]*、*y*、*[fmt]*
```
>>> plot(x1, y1, 'g^', x2, y2, 'g-')
```
在这种情况下，任何额外的关键字参数都适用于所有数据集。此外，此语法不能与 *data* 参数结合使用。

默认情况下，每条线都被分配一个由“样式循环”指定的不同样式。只有当您希望明确偏离这些默认值时，才需要 *fmt* 和线条属性参数。另外，您还可以使用 rcParams["axes.prop_cycle"]（默认值：cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])）来更改样式循环。

参数:

x, y类数组或浮点数

数据点的水平/垂直坐标。*x* 值是可选的，默认为 range(len(y))。

通常，这些参数是一维数组。

它们也可以是标量或二维的（在这种情况下，列代表单独的数据集）。

这些参数不能作为关键字传递。

fmtstr，可选

一个格式字符串，例如 'ro' 表示红色圆圈。有关格式字符串的完整描述，请参阅“备注”部分。

格式字符串只是快速设置基本线条属性的缩写。所有这些以及更多都可以通过关键字参数控制。

此参数不能作为关键字传递。

data可索引对象，可选

一个带标签数据的对象。如果给出，则提供要在 *x* 和 *y* 中绘制的标签名称。

注意

从技术上讲，在调用中存在轻微歧义，其中第二个标签是有效的 *fmt*。plot('n', 'o', data=obj) 可能是 plt(x, y) 或 plt(y, fmt)。在这种情况下，选择前者解释，但会发出警告。您可以通过添加空格式字符串 plot('n', 'o', '', data=obj) 来抑制警告。

返回:

Line2D 列表: 表示已绘制数据的一系列线。

其他参数:

scalex, scaley布尔值，默认值：True

这些参数决定视图限制是否适应数据限制。这些值会传递给 autoscale_view。

**kwargsLine2D 属性，可选

*kwargs* 用于指定线条标签（用于自动图例）、线宽、抗锯齿、标记填充颜色等属性。例如

>>> plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], 'go-', label='line 1', linewidth=2)
>>> plot([1, 2, 3], [1, 4, 9], 'rs', label='line 2')

如果您在一个绘图调用中指定多条线，则 kwargs 适用于所有这些线。如果标签对象是可迭代的，则每个元素都用作每组数据的标签。

以下是可用的 Line2D 属性列表

属性	描述
`agg_filter`	一个过滤函数，它接受一个 (m, n, 3) 浮点数组和一个 dpi 值，并返回一个 (m, n, 3) 数组以及图像左下角的两个偏移量
`alpha`	浮点数或 None
`animated`	布尔值
`antialiased` 或 `aa`	布尔值
`clip_box`	`BboxBase` 或 None
`clip_on`	布尔值
`clip_path`	Patch 或 (Path, Transform) 或 None
`color` 或 `c`	color
`dash_capstyle`	`CapStyle` 或 {'butt', 'projecting', 'round'}
`dash_joinstyle`	`JoinStyle` 或 {'miter', 'round', 'bevel'}
`dashes`	浮点数序列（点中的开/关墨迹）或 (None, None)
`data`	(2, N) 数组或两个一维数组
`drawstyle` 或 `ds`	{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'}，默认值: 'default'
`figure`	`Figure` 或 `SubFigure`
`fillstyle`	{'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'}
`gapcolor`	颜色或 None
`gid`	字符串
`in_layout`	布尔值
`label`	对象
`linestyle` 或 `ls`	{'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq), ...}
`linewidth` 或 `lw`	浮点数
`marker`	标记样式字符串，`Path` 或 `MarkerStyle`
`markeredgecolor` 或 `mec`	color
`markeredgewidth` 或 `mew`	浮点数
`markerfacecolor` 或 `mfc`	color
`markerfacecoloralt` 或 `mfcalt`	color
`markersize` 或 `ms`	浮点数
`markevery`	None 或 int 或 (int, int) 或 slice 或 list[int] 或 float 或 (float, float) 或 list[bool]
`mouseover`	布尔值
`path_effects`	`AbstractPathEffect` 列表
`picker`	浮点数或 callable[[Artist, Event], tuple[bool, dict]]
`pickradius`	浮点数
`rasterized`	布尔值
`sketch_params`	(scale: 浮点数, length: 浮点数, randomness: 浮点数)
`snap`	布尔值或 None
`solid_capstyle`	`CapStyle` 或 {'butt', 'projecting', 'round'}
`solid_joinstyle`	`JoinStyle` 或 {'miter', 'round', 'bevel'}
`transform`	未知
`url`	字符串
`visible`	布尔值
`xdata`	一维数组
`ydata`	一维数组
`zorder`	浮点数

另请参阅

散点图: 带有不同大小和/或颜色标记的 XY 散点图（有时也称为气泡图）。

备注

注意

这是 pyplot 封装器，用于 axes.Axes.plot。

格式字符串

格式字符串由颜色、标记和线条部分组成

fmt = '[marker][line][color]'

它们都是可选的。如果未提供，则使用样式循环中的值。例外：如果给出了 line，但没有 marker，数据将是一条没有标记的线。

还支持其他组合，例如 [color][marker][line]，但请注意，它们的解析可能存在歧义。

标记

character	描述
`'.'`	点标记
`','`	像素标记
`'o'`	圆圈标记
`'v'`	向下三角形标记
`'^'`	向上三角形标记
`'<'`	向左三角形标记
`'>'`	向右三角形标记
`'1'`	向下三点标记
`'2'`	向上三点标记
`'3'`	向左三点标记
`'4'`	向右三点标记
`'8'`	八边形标记
`'s'`	方形标记
`'p'`	五边形标记
`'P'`	加号（填充）标记
`'*'`	星形标记
`'h'`	六边形1标记
`'H'`	六边形2标记
`'+'`	加号标记
`'x'`	x标记
`'X'`	x（填充）标记
`'D'`	菱形标记
`'d'`	细菱形标记
`'\|'`	垂直线标记
`'_'`	水平线标记

线型

character	描述
`'-'`	实线样式
`'--'`	虚线样式
`'-.'`	点划线样式
`':'`	点线样式

示例格式字符串

'b'    # blue markers with default shape
'or'   # red circles
'-g'   # green solid line
'--'   # dashed line with default color
'^k:'  # black triangle_up markers connected by a dotted line

颜色

支持的颜色缩写是单字母代码

character	color
`'b'`	蓝色
`'g'`	绿色
`'r'`	红色
`'c'`	青色
`'m'`	品红色
`'y'`	黄色
`'k'`	黑色
`'w'`	白色

以及索引到默认属性循环的 'CN' 颜色。

如果颜色是格式字符串的唯一部分，您还可以使用任何 matplotlib.colors 规范，例如完整名称（'green'）或十六进制字符串（'#008000'）。

使用 `matplotlib.pyplot.plot` 的示例#

transforms.offset_copy

使用样式表和 rcParams 定制 Matplotlib

快速入门指南

matplotlib.pyplot.plot#

使用 matplotlib.pyplot.plot 的示例#

使用 `matplotlib.pyplot.plot` 的示例#