( 图表 ) 折线图

这篇教学会使用 matplotlib pyplot 模组里的 plot() 方法，将数据绘制成二维折线图 ( Line Chart )，并进一步介绍 polt() 的相关用法。

本篇使用的 Python 版本为 3.7.12，所有范例可使用 Google Colab 实作，不用安装任何软件 ( 参考：使用 Google Colab )

import matplotlib

要进行本篇的范例，必须先加载 matplotlib 函数库的 pyplot 模组，范例将其独立命名为 plt。

import matplotlib.pyplot as plt

pyplot.plot() 参数说明

pyplot.plot() 常用的参数如下表所示 ( 完整参数参考：matplotlib.pyplot.plot )：

绘制第一张折线图

下方的程序码，会画出一条左下往右上的折线图，由于数据只有一组 x，会自动将 y 的数据套用 x。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
# 畫出顏色紅色、圓形錨點、虛線、粗細 2、資料點大小 6 的線條
plt.plot(x,color='r', marker='o', lineStyle='--', linewidth=2, markersize=6)
plt.show()

上方的程序码，也可以将颜色、数据点形状和线条样式，简化成下方的长相，执行后也会得到同样的结果。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
plt.plot(x,'ro--', linewidth=2, markersize=6)  # 簡化後的程式碼
plt.show()

二维数据的折线图

如果同时有 x 和 y 二维数据，只要将数据放入 x 和 y 的参数字置，就能套用到对应的座标轴 ( 注意数据长度要相同，不然会发生错误 )

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
y = [1,2,4,8,16]
plt.plot(x, y, 'ro--', linewidth=2, markersize=6)
plt.show()

多组数据的折线图

如果有多组数据需要同时呈现，plot 提供下列几种方法，第一种方法只依序将数据填入参数，就能在同一张图表上画出折线图。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]]
y = [[1,2,4,8,16],[1,2,3,4,5]]
plt.plot(x[0], y[0], 'ro-', x[1], y[1], 'go--')  # 依序填入資料
plt.show()

第二种方法是独立绘制每条线段，绘制完成后再使用 show() 的方式显示折线图。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]]
y = [[1,2,4,8,16],[1,2,3,4,5]]
plt.plot(x[0], y[0], 'ro-')    # 先畫第一條紅色實線
plt.plot(x[1], y[1], 'go--', linewidth=5, markersize=15)   # 再畫第二條綠色粗的虛線
plt.show()

搭配 NumPy 绘制折线图

由于 matplotlib 能完美的和 NumPy 整合，所以能透过 NumPy 强大的处理或产生数据能力，快速产生许多绘图用的数据，下方的例子，使用 NumPy 产生 0～10 间连续 100 个数字，以及每个数字对应的 sin 和 cos 数值，最后使用 matplotlib 绘制出结果。

参考：NumPy 三角函数、numpy.linspace()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)   # 產生 0～10 間連續 100 個數字
y1 = np.sin(x)                # 每個數字對應的 sin 值
y2 = np.cos(x)                # 每個數字對應的 cos 值
plt.plot(x,y1)                # 畫出第一條線段
plt.plot(x,y2)                # 畫出第二條線段
plt.show()

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