matplotlib.pyplot.plot #

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

将 y 与 x 绘制为线条和/或标记。

来电签名：

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是定义基本格式（如颜色、标记和线型）的便捷方式。这是下面注释部分中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

您可以使用Line2D属性作为关键字参数来更好地控制外观。线属性和fmt可以混合使用。以下两个调用产生相同的结果：

>>> 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。

绘制标记数据

有一种方便的方法可以用标记数据（即可以通过 index 访问的数据obj['y']）绘制对象。除了在x和y中提供数据之外，您还可以在data参数中提供对象并只提供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 a dict、 a pandas.DataFrame或结构化的 numpy 数组。

绘制多组数据

有多种方法可以绘制多组数据。

最直接的方法就是plot多次调用。例子：

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

如果x和/或y是二维数组，将为每一列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 2D，则另一个必须具有长度 N 并将用于每个数据集 m。

例子：
```
>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> plot(x, y)
```
相当于：
```
>>> for col in range(y.shape[1]):
...     plot(x, y[:, col])
```
第三种方法是指定多组[x]、y、[fmt] 组：
```
>>> plot(x1, y1, 'g^', x2, y2, 'g-')
```
在这种情况下，任何附加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，每行都分配有由“样式循环”指定的不同样式。仅当您希望显式偏离这些默认值时，才需要fmt和 line 属性参数。或者，您也可以使用 rcParams["axes.prop_cycle"]（默认值：）更改样式循环。cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])

参数：

x, y类数组或标量

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，列表示单独的数据集）。

这些参数不能作为关键字传递。

fmt str，可选

格式字符串，例如红色圆圈的“ro”。有关格式字符串的完整说明，请参阅注释部分。

格式字符串只是快速设置基本行属性的缩写。所有这些以及更多也可以通过关键字参数来控制。

此参数不能作为关键字传递。

数据可索引对象，可选

带有标签数据的对象。如果给定，请提供要在x和y中绘制的标签名称。

笔记

从技术上讲，在第二个标签是有效fmt的调用中存在轻微的歧义。可能是或。在这种情况下，会选择前一种解释，但会发出警告。您可以通过添加空格式字符串来抑制警告。plot('n', 'o', data=obj)plt(x, y)plt(y, fmt)plot('n', 'o', '', data=obj)

返回：

清单Line2D: 表示绘制数据的线列表。

其他参数：

scalex, scaley bool, 默认值：True

这些参数确定视图限制是否适应数据限制。值被传递给 autoscale_view.

**kwargsLine2D属性，可选

kwargs用于指定线标签（用于自动图例）、线宽、抗锯齿、标记面颜色等属性。例子：

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

如果您在一次绘图调用中指定多行，则 kwargs 适用于所有这些行。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Line2D属性的列表：

财产	描述
`agg_filter`	一个过滤器函数，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) 数组和距图像左下角的两个偏移量
`alpha`	标量或无
`animated`	布尔
`antialiased`或aa	布尔
`clip_box`	`Bbox`
`clip_on`	布尔
`clip_path`	补丁或（路径，变换）或无
`color`或 c	颜色
`dash_capstyle`	`CapStyle`或 {'butt', 'projecting', 'round'}
`dash_joinstyle`	`JoinStyle`或 {'miter', 'round', 'bevel'}
`dashes`	浮动序列（以点为单位的开/关墨水）或（无，无）
`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`
`fillstyle`	{'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'}
`gapcolor`	颜色或无
`gid`	字符串
`in_layout`	布尔
`label`	目的
`linestyle`或 ls	{'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq), ...}
`linewidth`或 lw	漂浮
`marker`	标记样式字符串，`Path`或`MarkerStyle`
`markeredgecolor`或机械	颜色
`markeredgewidth`或者喵喵	漂浮
`markerfacecolor`或 mfc	颜色
`markerfacecoloralt`或 mfcalt	颜色
`markersize`或毫秒	漂浮
`markevery`	无或 int 或 (int, int) 或 slice 或 list[int] 或 float 或 (float, float) 或 list[bool]
`mouseover`	布尔
`path_effects`	`AbstractPathEffect`
`picker`	浮动或可调用[[艺术家，事件]，元组[布尔，字典]]
`pickradius`	未知
`rasterized`	布尔
`sketch_params`	（比例：浮动，长度：浮动，随机性：浮动）
`snap`	布尔或无
`solid_capstyle`	`CapStyle`或 {'butt', 'projecting', 'round'}
`solid_joinstyle`	`JoinStyle`或 {'miter', 'round', 'bevel'}
`transform`	未知
`url`	字符串
`visible`	布尔
`xdata`	一维数组
`ydata`	一维数组
`zorder`	漂浮

也可以看看

scatter: 带有不同大小和/或颜色的标记的 XY 散点图（有时也称为气泡图）。

笔记

格式化字符串

格式字符串由颜色、标记和线条部分组成：

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

它们中的每一个都是可选的。如果未提供，则使用样式循环中的值。例外：如果line给出，但没有marker，数据将是一条没有标记的行。

[color][marker][line]也支持其他组合，但请注意，它们的解析可能不明确。

标记

特点	描述
`'.'`	点标记
`','`	像素标记
`'o'`	圆圈标记
`'v'`	triangle_down 标记
`'^'`	triangle_up 标记
`'<'`	triangle_left 标记
`'>'`	triangle_right 标记
`'1'`	tri_down 标记
`'2'`	tri_up 标记
`'3'`	三左标记
`'4'`	tri_right 标记
`'8'`	八角形标记
`'s'`	方形标记
`'p'`	五边形标记
`'P'`	加（填充）标记
`'*'`	星标
`'h'`	hexagon1 标记
`'H'`	hexagon2 标记
`'+'`	加号标记
`'x'`	x 标记
`'X'`	x（填充）标记
`'D'`	钻石标记
`'d'`	薄钻石标记
`'\|'`	线标记
`'_'`	线标记

线型

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

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

特点	颜色
`'b'`	蓝色的
`'g'`	绿色
`'r'`	红色的
`'c'`	青色
`'m'`	品红
`'y'`	黄色
`'k'`	黑色的
`'w'`	白色的

以及'CN'索引到默认属性循环的颜色。

如果颜色是格式字符串的唯一部分，您可以另外使用任何matplotlib.colors规范，例如全名 ( 'green') 或十六进制字符串 ( '#008000')。

使用#的示例`matplotlib.pyplot.plot`

transforms.offset_copy

使用样式表和 rcParams 自定义 Matplotlib

快速入门指南

路径效果指南

matplotlib.pyplot.plot #

使用#的示例matplotlib.pyplot.plot

使用#的示例`matplotlib.pyplot.plot`