Python Matplotlib绘制折线图完整教程

纸上星河

发布时间：2026-10-13 | 2人浏览过

原创

本文详细介绍如何使用Python的Matplotlib库绘制不同类型的折线图。内容涵盖从最基础的直线绘制，到添加X/Y轴标签与标题，再到绘制sinx曲线及自定义折线样式。通过具体代码示例和参数解析，帮助开发者快速掌握Python数据可视化的核心技巧。

绘制最简单的直线图形

具体实现代码如下：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
x=[0,1] 
y=[0,1] 
plt.figure() 
plt.plot(x,y) 
plt.savefig("easyplot.jpg")

运行上述代码后，生成的图形结果如下所示：

对代码逻辑的解释说明如下：

#x轴，y轴 
x=[0,1] 
y=[0,1] 
#创建绘图对象 
plt.figure() 
#在当前绘图对象进行绘图（两个参数是x,y轴的数据） 
plt.plot(x,y) 
#保存图象 
plt.savefig("easyplot.jpg")

为图表添加坐标轴标签与标题

前文展示的图形缺少X轴和Y轴的标签说明以及图表标题

在原有代码基础上，可以补充以下内容以完善图表信息：

修改后的代码如下：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
x=[0,1] 
y=[0,1] 
 
plt.figure() 
plt.plot(x,y) 
plt.xlabel("time(s)") 
plt.ylabel("value(m)") 
plt.title("A simple plot")

执行该代码后，生成的图形结果如下所示：

对新增代码部分的解释说明如下：

plt.xlabel("time(s)") #X轴标签 
plt.ylabel("value(m)") #Y轴标签 
plt.title("A simple plot") #标题

绘制正弦函数sinx的曲线图形

具体实现代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*- 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
#设置x,y轴的数值（y=sinx） 
x = np.linspace(0, 10, 1000) 
y = np.sin(x) 
 
#创建绘图对象，figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸，一英寸=80px 
plt.figure(figsize=(8,4)) 
 
#在当前绘图对象中画图（x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字，画线颜色，画线宽度） 
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2) 
 
#X轴的文字 
plt.xlabel("Time(s)") 
 
#Y轴的文字 
plt.ylabel("Volt") 
 
#图表的标题 
plt.title("PyPlot First Example") 
 
#Y轴的范围 
plt.ylim(-1.2,1.2) 
 
#显示图示 
plt.legend() 
 
#显示图 
plt.show() 
 
#保存图 
plt.savefig("sinx.jpg")

运行上述代码后，生成的图形结果如下所示：

绘制自定义数据的折线图

具体实现代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*- 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
#X轴，Y轴数据 
x = [0,1,2,3,4,5,6] 
y = [0.3,0.4,2,5,3,4.5,4] 
plt.figure(figsize=(8,4)) #创建绘图对象 
plt.plot(x,y,"b--",linewidth=1)  #在当前绘图对象绘图（X轴，Y轴，蓝色虚线，线宽度） 
plt.xlabel("Time(s)") #X轴标签 
plt.ylabel("Volt") #Y轴标签 
plt.title("Line plot") #图标题 
plt.show() #显示图 
plt.savefig("line.jpg") #保存图

运行上述代码后，生成的图形结果如下所示：