Python（折线图）
一、用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply
代码：
1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 4 np.random.seed(1000) 5 y = np.random.standard_normal(10) 6 print 7 "y = %s" % y 8 x = range(len(y)) 9 print 10 "x=%s" % x 11 plt.plot(y) 12 plt.show()
效果：
二、操纵坐标轴和增加网格及标签的函数
代码：
1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 4 np.random.seed(1000) 5 y = np.random.standard_normal(10) 6 plt.plot(y.cumsum()) 7 plt.grid(True) # 增加格点 8 plt.axis('tight') # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴 9 plt.show()
效果：
三、plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值
代码：
1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 4 np.random.seed(1000) 5 y = np.random.standard_normal(20) 6 plt.plot(y.cumsum()) 7 plt.grid(True) # 增加格点 8 plt.xlim(-1, 20) 9 plt.ylim(np.min(y.cumsum()) - 1, np.max(y.cumsum()) + 1) 10 11 plt.show()
效果：
四、添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线
代码：
1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 4 np.random.seed(1000) 5 y = np.random.standard_normal(20) 6 7 plt.figure(figsize=(7, 4)) # 画布大小 8 plt.plot(y.cumsum(), 'b', lw=1.5) # 蓝色的线 9 plt.plot(y.cumsum(), 'ro') # 离散的点 10 plt.grid(True) 11 plt.axis('tight') 12 plt.xlabel('index') 13 plt.ylabel('value') 14 plt.title('A') 15 plt.show()
效果：
参考链接：Python 绘制可视化折线图
