1. 折线图
绘制一条线：
plot函数来绘制折线图。下面是对各个参数的解释：
x：要绘制折线图的x轴数据。y：要绘制折线图的y轴数据。c（可选）：指定折线的颜色。默认为蓝色（"b"）。marker（可选）：指定折线上的标记符号。默认为无标记（无标记线）。markersize（可选）：指定标记符号的大小。默认为6。
plt.figure(figsize=(8, 5))
x = ["Mon", "Tues", "Wed", "Thur", "Fri","Sat","Sun"]
y = [20, 40, 35, 55, 42, 80, 50]
plt.plot(x, y, c="g", marker='D', markersize=5)
#绘制坐标轴标签
plt.xlabel("星期")
plt.ylabel("活跃度")
plt.title("迪士尼游乐活跃度")
for x1, y1 in zip(x, y):
plt.text(x1, y1, str(y1), ha='center', va='bottom', fontsize=16)
plt.savefig('images/5-1.png')
plt.show()
zip函数用来同时遍历两个序列x和y。zip函数将x和y中对应位置的元素打包成一个元组，并返回一
个迭代器。在for循环中，通过x1和y1来遍历这个迭代器，分别表示x和y中对应位置的元素。
这段代码适用于需要同时遍历多个序列的情况，例如计算两个序列的元素之和、元素对应位置的差
值等操作。可以根据自己的需求在for循环中进行相应的操作。
绘制多条线：
plt.figure(figsize=(8, 5))
x = np.random.randint(0, 10, size=15)
plt.plot(x, marker='*', color='r')
plt.plot(x.cumsum(), marker='o')
plt.savefig('images/5-2.png')
Pandas获取Excel数据：
df = pd.read_excel('data/plot.xlsx', sheet_name='line')
df.head()
x, y1, y2, y3 = df['月份'], df['语文'], df['数学'], df['英语']
# 画折线图
# 画布大小
plt.figure(figsize=(7, 4))
# ms: marker size 标记点的大小
# alpha: 透明度 0~1之间，1表式不透明，0表式完全透明
plt.plot(x, y1, label='语文', c='g', ls='--', marker='*', mfc='y', ms=10, alpha=0.5)
plt.plot(x, y2, label='数学', c='b', ls='-.', marker='o', mfc='w', ms=10)
plt.plot(x, y3, label='英语', c='r', ls=':', marker='+', mfc='w', ms=10, alpha=0.5)
plt.yticks(range(0, 110, 10)) # y轴的刻度
plt.ylabel('成绩')
plt.xlabel('月份')
plt.title('成绩的变化趋势')
plt.legend() # 图例
plt.grid(axis='y')
plt.savefig('images/5-3.png')
plt.show()
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