plot函数

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

其中：

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

color

1. 'b' | blue
2. 'g' | green
3. 'r' | red
4. 'c' | cyan
5. 'm' | magenta
6. 'y' | yellow
7. 'k' | black
8. 'w' | white

marker

1. '.' | 点标记符
2. ',' | 像素标记符
3. 'o' | 圆圈标记符
4. 'v' | 倒三角标记符
5. '^' | 正三角标记符
6. '<' | 左三角标记符
7. '>' | 右三角标记符
8. '1' | 向下竹蜻蜓
9. '2' | 向上竹蜻蜓
10. '3' | 向左竹蜻蜓
11. '4' | 向右竹蜻蜓
12. 's' | 四边形标记符
13. 'p' | 五边形标记符
14. '*' | 星型标记符
15. 'h' | 六边形标记符
16. 'H' | 六边形标记符
17. '+' | +标记符
18. 'x' | x标记符
19. 'D' | 菱形标记符
20. 'd' | 菱形标记符
21. '|' | 竖线标记符
22. '_' | 横线标记符

线条风格

1. '-' | 实线
2. '--' | 划线
3. '-.' | 点划线
4. ':' | 虚线

plot(x, y) # 使用默认的线条和颜色

plot(x, y, 'bo') # 使用蓝色和圆圈标记

plot(y) # x默认使用0..N-1

plot(y, 'r+') # 使用红色+号标记

plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12)

plot(x,y,color='green',marker='o',linestyle='dashed')

plt.plot("A","Z",data=data,color="#ffff66",marker="h",ls="-")

plot主要有2个数据参数就是x轴和y轴数据，如果只有一个那就是y轴，x轴默认为0到N-1，N是y轴数据个数

如果设置了data参数，x轴的数据就是data["第一个参数"]，y轴的数据就是data["第二个参数"]，data参数可以是pandas中的DataFrame，这样取的是列数据。

具体的参数含义可以看下面的实例，自己调整参数对比一下，不同参数对图形的影响，看一下官网的实例，你会发现不是matplotlib不能画出漂亮的图形，而是自己缺乏想象力。

实例

下上一波代码：

#-*-coding:utf-8-*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom pandas import DataFramex = [1,3,5,7,9]y = [2,4,6,8,10]x2 = [2,4,6,8,10]y2 = [1,3,5,7,9]#设置画布大小plt.figure(figsize=(12, 8))# 切分为3行3列的子图 并且现在第一行第一列plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0))plt.plot(x,y)plt.xlabel(u"x轴")plt.ylabel(u"y轴")plt.title(u"默认线条风格和颜色")plt.subplot2grid((3, 3), (0, 1)) # x轴起始于1，终止于10 ，y轴起始于2，终止于10plt.axis([1, 10, 2, 10])plt.xlabel(u"x轴")plt.ylabel(u"y轴")plt.title("b:^")plt.plot(x,y,'b:^')plt.subplot2grid((3, 3), (0, 2))plt.title('cv:')plt.plot(y,'cv:')plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0))plt.xlabel(u"x轴")plt.ylabel(u"y轴")plt.title(u'color=magenta, marker=d')plt.plot(x, y, color='magenta', marker='d', linestyle='dotted',linewidth=2, markersize=12)plt.subplot2grid((3, 3), (1, 1))plt.xlabel(u"x轴")plt.ylabel(u"y轴")plt.title(u'y1-.,kp--')plt.plot(x, y, 'y1-.',x2,y2,'kp--')data = DataFrame(np.random.randint(1,10,10).reshape(5,2),columns=["A","Z"])plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2))plt.xlabel(u"x轴")plt.ylabel(u"y轴")plt.title(u'color=#ffff66,marker=h,ls=-')plt.plot("A","Z",data=data,color="#ffff66",marker="h",ls="-")plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))plt.title('ls=none,marker=1,markersize=14')plt.plot(x, y, ls="none",marker="1",markersize=14,color="red")ax = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))plt.title('rH--')plt.plot(x, y, 'rH--',label='line prompt')ax.legend()plt.subplot2grid((3, 3), (2, 2))dataR = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)for n in [1, 2, 3, 4]:    plt.plot(dataR, dataR**n, label="n=%d"%(n,))#legend是用来设置图例的，设置了lebel的必须调用legend才能显示leg = plt.legend(loc='best', ncol=2, mode="expand", shadow=True, fancybox=True)leg.get_frame().set_alpha(0.5)# plt.savefig("plot.png")plt.show()

画风大概是这样子的：

参考