( 图表 ) 阶梯折线图

这篇教学会使用 matplotlib pyplot 模组里的 step() 方法，将数据绘制成阶梯折线图 ( Step Chart )，并进一步介绍 step() 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.step() 参数说明

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

绘制第一张阶梯折线图

下方的程序码，执行后会根据数据数据画出阶梯折线图。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
y = list(range(10,100,20))   # 產生 10～100 間隔 20 的數字
plt.step(x,y)
plt.show()

额外设定 step() 的参数，就能让阶梯折线图有更多变化，下方的例子设定颜色 color、线条宽度 linewidth 和线条样式 linestyle。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
y = list(range(10,100,20))
plt.step(x,y,color='r',linewidth=5,linestyle='--')
plt.show()

多组数据的阶梯折线图

如果有多组数据需要同时呈现，可以独立绘制每组阶梯折线图，完成后再使用 show() 的方式显示散布图，下方的例子会呈现三组阶梯折线图，同时设定不同的 where 参数 ( 可观察出起始点与终点位置的不同 )。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]
y1 = list(range(10,110,20))
y2 = list(range(40,140,20))
y3 = list(range(70,170,20))
plt.step(x,y1,color='r')
plt.step(x,y2,color='g',where='mid')
plt.step(x,y3,color='b',where='post')
plt.show()

搭配 NumPy 阶梯折线图

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 100～1000 随机十个数字，使用 matplotlib 绘制出结果。

参考：random.randint()

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(0,10)                    # 產生 0～9 共十個數字
y = random.randint(100,1000,10)    # 產生 100～1000 隨機十個數字
plt.step(x,y)                      # 繪製階梯折線圖
plt.plot(x,y,'o--', color='grey',alpha=0.3)    # 繪製折線圖
plt.show()

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