matplotlib.axes.Axes.plot#

Axes.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 和 y 给出。

可选参数 fmt 是一种定义颜色、标记和线型等基本格式的便捷方式。它是一种缩写字符串表示法，详见下方的 Notes 部分。

>>> 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，以便更好地控制外观。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，关键字参数具有更高的优先级。

绘制带标签的数据

有一种绘制带标签数据（即可以通过索引 obj['y'] 访问的数据）对象的便捷方式。你无需分别提供 x 和 y 数据，只需在 data 参数中提供对象，并给出 x 和 y 的标签即可。

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

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

绘制多组数据

有多种绘制多组数据的方法。

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，则会为每一列绘制一个独立的数据集。如果 x 和 y 均为二维，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，并将用于每一组 m 数据集。

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] 分组。
```
>>> 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，这种语法不能与 data 参数组合使用。

默认情况下，每条线都会被分配一个由“样式循环（style cycle）”指定的不同样式。仅当需要明确偏离这些默认值时，才需要使用 fmt 和线属性参数。或者，你也可以使用 rcParams["axes.prop_cycle"] 更改样式循环（默认值：cycler('color', [(0.12156862745098039, 0.4666666666666667, 0.7058823529411765), (1.0, 0.4980392156862745, 0.054901960784313725), (0.17254901960784313, 0.6274509803921569, 0.17254901960784313), (0.8392156862745098, 0.15294117647058825, 0.1568627450980392), (0.5803921568627451, 0.403921568627451, 0.7411764705882353), (0.5490196078431373, 0.33725490196078434, 0.29411764705882354), (0.8901960784313725, 0.4666666666666667, 0.7607843137254902), (0.4980392156862745, 0.4980392156862745, 0.4980392156862745), (0.7372549019607844, 0.7411764705882353, 0.13333333333333333), (0.09019607843137255, 0.7450980392156863, 0.8117647058823529)])）。

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，这些参数为一维数组。

它们也可以是标量或二维（在这种情况下，列代表独立的数据集）。

这些参数不能作为关键字传递。

fmtstr，可选

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 Notes 部分。

格式字符串仅是快速设置基本线属性的缩写。所有这些及更多属性都可以通过关键字参数进行控制。

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

技术上，在第二个标签是有效 fmt 的调用中存在轻微的歧义。plot('n', 'o', data=obj) 可能是 plt(x, y) 或 plt(y, fmt)。在这种情况下，会选择前者，但会发出警告。你可以通过添加一个空格式字符串 plot('n', 'o', '', data=obj) 来抑制该警告。

返回:

Line2D 列表: 表示所绘制数据的线条列表。

其他参数:

scalex, scaley布尔值，默认值：True

这些参数确定视图限制是否根据数据限制进行调整。这些值被传递给 autoscale_view。

**kwargsLine2D 属性，可选

kwargs 用于指定诸如线条标签（用于自动图例）、线宽、抗锯齿、标记表面颜色等属性。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')

如果你在一次 plot 调用中指定了多条线，kwargs 将应用于所有这些线。如果 label 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`	str
`in_layout`	布尔值
`label`	object
`linestyle` 或 `ls`	{'-', '--', '-.', ':', '', ...} 或 (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`	str
`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: 带有大小和/或颜色可变标记的 XY 散点图（有时也称为气泡图）。

备注

格式字符串

格式字符串包含颜色、标记和线条的部分。

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

每一部分都是可选的。如果不提供，则使用样式循环中的值。例外：如果给出了 line 但没有给出 marker，则数据将显示为不带标记的线条。

也支持诸如 [color][marker][line] 之类的其他组合，但请注意其解析可能会有歧义。

标记

字符	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'`	向下三叉标记
`'2'`	向上三叉标记
`'3'`	向左三叉标记
`'4'`	向右三叉标记
`'8'`	八角形标记
`'s'`	方形标记
`'p'`	五角形标记
`'P'`	加号（填充）标记
`'*'`	星形标记
`'h'`	六角形1标记
`'H'`	六角形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

字符	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

字符	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，你还可以使用任何 matplotlib.colors 规范，例如全名（'green'）或十六进制字符串（'#008000'）。

matplotlib.axes.Axes.plot#

使用 matplotlib.axes.Axes.plot 的示例#

使用 `matplotlib.axes.Axes.plot` 的示例#