Python使用Matplotlib绘制折线图展示离散点趋势
发布时间：2026-10-13 |
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本文介绍如何使用Python的Matplotlib库绘制折线图，通过展示离散点的变动趋势来直观分析数据。示例代码包含多组数据对比，设置坐标轴标签、图例及网格，帮助读者掌握基础绘图技巧。
本文详细介绍利用Python中Matplotlib库绘制折线图的具体实现方式，旨在为读者提供实用的参考代码与操作指南。
在使用Matplotlib绘制折线图时，通常需要将一组离散的数据点连接起来，以便更清晰地观察这些点随变量变化的整体趋势。
import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]
y1=[30,31,31,32,33,35,35,40,47,62,99,186,480]
x2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
y2=[32,32,32,33,34,34,34,34,38,43,54,69,116,271]
x3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y3=[30,31,31,32,33,35,35,40,47,62]
x4 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y4=[32,32,32,33,34,34,34,34,38,43]
group_labels = ['64k', '128k','256k','512k','1024k','2048k','4096k','8M','16M','32M','64M','128M','256M','512M']
plt.title('broadcast(b) vs join(r)')
plt.xlabel('data size')
plt.ylabel('time(s)')
#plt.plot(x1, y1,'r', label='broadcast')
#plt.plot(x2, y2,'b',label='join')
#plt.xticks(x1, group_labels, rotation=0)
plt.plot(x3, y3,'r', label='broadcast')
plt.plot(x4, y4,'b',label='join')
plt.xticks(x3, group_labels, rotation=0)
plt.legend(bbox_to_anchor=[0.3, 1])
plt.grid()
plt.show()
以下是离散数据点在图表中的具体走势表现：
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