极客笔记matplotlib linestyle
matplotlib是一个非常强大的Python绘图库，它可以用来创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、直方图等。在matplotlib中，我们可以通过设置linestyle来控制折线图的线型，以展示不同的数据特征或进行视觉美化。
实线
实线是最常用的线型之一，在matplotlib中用'-'表示。下面是一个简单的示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y, linestyle='-')
plt.show()
Output:
虚线
虚线在折线图中常用于区分不同数据或强调特定数据点，我们可以通过设置linestyle为'--'来绘制虚线。示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y, linestyle='--')
plt.show()
Output:
点划线
点划线是由一系列点和空格组成的线型，可以通过设置linestyle为':'来实现。示例代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y, linestyle=':')
plt.show()
Output:
点线
点线是由一系列点和线段组成的线型，可以通过设置linestyle为'-.'来实现。示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y, linestyle='-.')
plt.show()
Output:
自定义线型
除了预定义的线型外，我们还可以通过设置linestyle为一个由点和线段组成的序列来自定义线型。示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y, linestyle=(0, (3, 5, 1, 5)))
plt.show()
Output:
组合线型
在matplotlib中，我们还可以将不同的线型进行组合，以展示更加复杂的线型效果。示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y, linestyle='--', color='red')
plt.plot(x, [i*2 for i in y], linestyle=':', color='blue')
plt.show()
Output:
透明度
除了线型之外，我们还可以通过设置alpha参数来调整线的透明度。示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y, linestyle='-', alpha=0.5)
plt.show()
Output:
线宽
在matplotlib中，我们可以通过设置linewidth参数来调整线的宽度。示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y, linestyle='-', linewidth=2)
plt.show()
Output:
改变颜色
除了线型和线宽外，我们还可以通过设置color参数来改变线的颜色。示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y, linestyle='-', color='green')
plt.show()
Output:
隐藏线条
有时候我们需要绘制出来的图表中只显示点，而不需要连线，这时可以通过设置linestyle为''来隐藏线条。示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y, linestyle='', marker='o', markersize=5)
plt.show()
Output:
总结
通过本文的介绍，我们可以看到matplotlib中linestyle的各种用法和效果。在实际应用中，我们可以根据需求来选择合适的线型和参数，以创建出更加美观和有效的图表。