Python使用Matplotlib绘制二维折线图的完整代码与数据解析

雨后青山
雨后青山
发布时间:2026-10-14 | 4人浏览过
原创

本文提供基于Python和Matplotlib库绘制二维折线图的完整实现方案。通过读取包含时间序列与多组数值数据的文本文件,代码自动解析并绘制多条折线。文中包含详细的Python源码、生成的图表效果及原始数据格式示例,适用于需要批量处理并可视化多变量时序数据的场景。

Python绘制二维折线图的完整代码实现

以下是实现该功能的完整Python代码示例。


import re
import csv
import matplotlib.pyplot as plt


x=[]
y=[]
m=eval(input())  #输入折线条数
for i in range(m):
 y.append([])
fo = open("E:\\shu\\2.txt", "r", encoding='UTF-8')  
plt.ylim(0, 20)      # 设定y轴范围
for line in fo.readlines(): # 按行输入
 line=line.split("\n")[0] #分割
 if line !="": 判定是否为空
  don=line.split(" ")
  x.append(don[0])
  for i in range(len(don)-1):  
   y[i].append(eval(don[i+1]))



figsize = 12,8
plt.subplots(figsize=figsize)        # 设定整张图片大小
plt.grid(True)  # 是否网格化
markes = ['-o', '-s', '-^', '-p', '-^', '-v', '-p', '-d', '-h', '-2', '-8', '-6']
plt.ylabel('Trade account unit: billion US dollars') #坐标命名
plt.xlabel('time') #坐标命名
for i in range(m):
 plt.plot(x, y[i],markes[i%12])
plt.legend(['America','china'],loc='upper left')
plt.savefig("Trade account.jpg", dpi=600) #保存图片
plt.show()

生成的图表效果展示

运行上述代码后生成的图表效果如下图所示。

原始数据文件内容解析

程序所依赖的原始数据文件内容如下所示。

2019-10 -47.2 39.65 2019-11 -43.1 38.73 2019-12 -48.9 46.79 2020-01 -45.3 47.29 2020-02 -39.9 19.93 2020-03 -44.4 45.34 2020-04 -49.4 62.93 2020-05 -54.6 46.42 2020-06 -50.7 62.33 2020-07 -63.6 58.93 2020-08 -67.1 37.00 2020-09 -63.9 58.44

总结与展望

通过对上述代码与数据的分析,可以掌握利用Python进行基础二维数据可视化的核心步骤。

至此,关于Python二维图制作的介绍已完成。如需了解更多相关技术内容,建议查阅本站过往文章或继续关注后续更新,感谢支持。

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