文章目录在简单折线图的同一张图中显示多个数据，并在折线图的点上标记了数据标签
简单的折线图
绘制折线图至少需要两个列表。 横坐标列表和纵坐标列表。 两个坐标的位置一一对应。
frompylabimport * mpl.rcparams [ ' font.sans-serif ' ]=[ ' simhei ' ] #添加它可以生成中文x _ axis _ data=[ 1，2，3，3 ] 5 ) plot中的参数含义分别是横轴值、纵轴值、线条形状、颜色、透明度、线条宽度和标签PLT.plot(x_axis_data、y_axis_data ) 即使将label='几个数字'的参数添加到plot中，最终标签PLT.legend(loc='upperright ' ) PLT.xlabel轴上的数字) PLT.ylabel ) ) y轴上的数字
上述代码显示结果如下：
PLT.plot(x_axis_data，y_axis_data，' ro-'，color='#4169E1 '，alpha=0.8，label='一些数字') )
“ro-”是线条的格式，这条线条的格式其实有很多意义。 以下是一些例子：
的格式显示‘ro -’红色的线(red )。 坐标点有小点(o )、ro (红色线) red )，坐标点以小点(o )显示，但该线本身不显示‘r -’红色(red )虚线(bs’蓝色)
alpha是透明度，标签是与该线对应的标签。
PLT.legend(loc='upperright ' )此代码的作用是显示标签，显示的位置是右上角。 在此位置可以选择以下参数：
参数代码“best”0“upper right”1“upper left”2“lower left”3“lower right”4“right”5“center left”6“center right
要在同一张图上显示多个数据，可能需要在一个图上显示多个数据。 我可以这样写。
x _ axis _ data=[ iforiinrange (10 ) y _ axis _ data1=[ 12，17，15，16，14，15，13，18，19 ] y _ axis y y
在此折线图中的点上添加数据标签并添加数据标签，可以定量分析折线图中的数据。 贴上标签很容易，但是贴上这个词就可以了。
for x，yinzip(x_axis_data，y_axis_data ) : plt.text(x ) x，y 0.3，' %.0f' % y，ha='center '，va
frompylabimport * mpl.rcparams [ ' font.sans-serif ' ]=[ ' simhei ' ] x _ axis _ data=[ 1，2，3，4，5 ] y _ ATA alpha=0.8，label='部分数字') )显示for x y 0.3，' %.0f' % y，ha='center '，va='bottom '，fontsize=10.5 ) #标签如果不加上这个，即使加上label='几个数字'的参数，毕竟标签PLT.legend(loc='upperright ' ) PLT.xlabel轴的数字) ) PLT.ylabel