1. matplotlib 曲线图与折线图
在数据可视化领域中，matplotlib 是一个广泛使用的 Python 库。它提供了丰富的绘图工具，其中包括绘制曲线图和折线图的功能。
matplotlib 中的绘图函数主要有两种，分别是 plt.plot() 和 plt.scatter()。plt.plot() 用于绘制曲线图，而 plt.scatter() 则用于绘制散点图。在本文中，我们将重点介绍 plt.plot() 函数的使用方法。
2. plt.plot() 函数的基本用法
plt.plot() 函数用于绘制曲线图以及折线图。它的基本用法非常简单，我们只需要将要绘制的数据作为参数传入即可。
接下来，我们以一个简单的示例来演示 plt.plot() 函数的基本用法：
2.1 示例代码
import matplotlib.pyplot as plt
# x 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
# y 数据
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 绘制曲线图
plt.plot(x, y)
# 显示图形
plt.show()
2.2 示例说明
上述示例中，我们先定义了两个列表变量 x 和 y，分别存储了 x 和 y 坐标的数据。然后，我们调用 plt.plot() 函数，将 x 和 y 作为参数传入，将数据绘制成曲线图。最后，调用 plt.show() 函数，显示绘制出来的图形。
执行以上代码，我们将得到一个以 x 为横轴，y 为纵轴的曲线图。图形如下所示：
3. plt.plot() 函数参数详解
plt.plot() 函数除了可以接收 x 和 y 数据作为参数之外，还可以接收一系列其他参数，来控制绘制出的曲线图的样式。
下面我们将介绍一些常用的参数：
3.1 color 参数
color 参数用于指定曲线的颜色。可以使用颜色名称、颜色缩写或十六进制颜色码来表示。例如，'red' 表示红色，'b' 表示蓝色，'#FF0000' 表示红色。以下代码演示了如何使用 color 参数指定曲线的颜色：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y, color='red')
plt.show()
执行以上代码，我们将得到一个红色的曲线图。
3.2 linestyle 参数
linestyle 参数用于指定曲线的线型。可以使用以下几种常用的线型：
'-' 实线
'--' 虚线
'-.' 点划线
':' 点线
以下代码演示了如何使用 linestyle 参数指定曲线的线型：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y, linestyle='--')
plt.show()
执行以上代码，我们将得到一个虚线的曲线图。
3.3 marker 参数
marker 参数用于指定曲线上每个数据点的标记样式。可以使用以下几种常用的标记样式：
'.' 点
'o' 圆圈
'+' 加号
'x' 叉号
以下代码演示了如何使用 marker 参数指定曲线的标记样式：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.show()
执行以上代码，我们将得到一个带有圆圈标记的曲线图。
3.4 label 参数
label 参数用于给曲线或者图形添加标签。它通常与图例一起使用，用于标识不同的曲线或图形。以下代码演示了如何使用 label 参数给曲线添加标签：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y, label='曲线')
plt.legend()
plt.show()
执行以上代码，我们将得到一个带有标签的曲线图，并在图形上显示出图例。
4. 结语
本文介绍了 matplotlib 中绘制曲线图和折线图的基本方法，并详细讲解了 plt.plot() 函数的使用。我们学习了如何通过调整函数的参数来控制曲线图的样式，包括颜色、线型、标记样式和标签等。
通过学习本文，相信读者对如何使用 matplotlib 绘制曲线图和折线图有了更深入的理解。希望本文对读者有所帮助！