plot函数用法详解

一、基础用法

plot函数是Python中一个非常常用的画图函数，通常用于绘制二维图形。它的最基础用法是传入一个列表或数组，plot函数会自动将这些数据点连接起来绘制成一条折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

在这个例子里，我们使用numpy库生成了100个在0到10之间均匀分布的数据点作为x轴坐标，然后通过numpy库的sin函数生成对应的y轴坐标。最后用plot函数将这些点连接成折线图并展现。

二、自定义颜色、线型和点型

除了默认的蓝色实线，plot函数还有很多自定义的参数可以使用。其中color、linestyle和marker分别控制线条的颜色、线型和点型。可以在函数调用时通过指定这些参数实现自定义。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.show()

在这个例子里，我们使用了红色的虚线和圆形点。

三、设置坐标轴范围和标签

除了线条和点的自定义，plot函数还可以通过设置xlim、ylim和xlabel、ylabel等来控制坐标轴的范围和标签。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.xlim(0, 11)
plt.ylim(-1.5, 1.5)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()

在这个例子里，我们限制了x轴范围在0到11之间，y轴范围在-1.5到1.5之间，并设置了x轴和y轴的标签。

四、绘制多个图形

plot函数可以同时展示多个图形。只需要在调用函数时，将不同的数据和属性传入即可。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.plot(x, y2, color='blue', linestyle='-.', marker='^')
plt.xlim(0, 11)
plt.ylim(-1.5, 1.5)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.legend(['sin(x)', 'cos(x)'])
plt.show()

在这个例子里，我们同时绘制了sin(x)和cos(x)的图像，并设置了图例。

五、其他用法

除了以上常用的基础用法之外，plot函数还有很多其他用法。比如绘制散点图、直方图、面积图等等。还可以使用subplot函数创建子图，使用plt.savefig函数保存图像等等。更多plot函数的用法可以参考官方文档。

以下是一个简单的例子，展现如何绘制散点图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

plt.scatter(x, y)
plt.show()

在这个例子里，我们随机生成了100个点作为x轴和y轴的坐标，并用scatter函数将它们绘制成散点图。