使用Matplotlib在Python中从NumPy数组绘制折线图

引言

在本教程中，我们将学习如何在 Python 中使用 NumPy 数组绘制折线图。折线图是展示两组数据之间关系的一种方式。其主要目的是提供随时间变化的信息。要从 NumPy 数组绘制图形，我们可以使用 Matplotlib，这是最古老、使用最广泛的 Python 绘图库。此外，它还可以轻松地与 NumPy 结合使用，从而可以轻松创建表示给定数据模式和趋势的图形。Matplotlib 与 NumPy 文件一起用于绘制各种图形。在 Matplotlib 中，我们使用特殊的函数 `pyplot()`，它用于绘制二维数据。有各种函数可用于在 Python 中绘制 NumPy 数组的折线图，如下所示：

1. arange(start, end)：此函数返回范围 [start, end] 内的等间距值。
2. title()：此函数用于为图形添加标题。标题作为参数传递给函数。
3. xlabel()：此函数设置 x 轴的标签名称。x 轴的名称作为参数分配给函数。
4. ylabel()：此函数设置 Y 轴的标签名称。Y 轴的名称作为参数传递给函数。
5. plot()：此函数绘制传递给它的参数值。
6. show()：此函数将所有图像显示到控制台。

程序代码

在此，我们提供一个程序代码，用于在 Python 中从 NumPy 数组绘制折线图。在此程序中，我们将创建一个 NumPy 数组 X 轴，其值为 0 到 25，然后使用 sin 方法创建相应的 Y 轴数组。我们将使用 `plot()` 方法绘制折线图，并使用标题和 x 轴及 y 轴的标签来更新图形。代码如下：

输出

现在我们编译并运行上述程序。运行后，我们将找到如下所示的折线图：

程序代码

在此，我们提供一个程序代码，用于在 Python 中从 NumPy 数组绘制折线图。在此程序中，我们使用 `plot()` 方法在 Python 中绘制多条线。此程序的实现方法如下：

1. 首先，导入 numpy 库和 matplotlib 库中的 pyplot 模块，分别命名为“np”和“plt”。
2. 然后使用 numpy 数组将我们的行初始化为数据点。
3. 之后，使用 `plot()` 方法绘制 x 坐标值与 y 坐标值的关系。
4. 然后使用 `title`、`legend`、`xlabel` 和 `ylabel` 添加有关图形的一些信息。
5. 使用 `show()` 方法查看结果并退出。

代码如下：

输出

现在我们编译并运行上述程序。运行后，我们将找到如下所示的折线图：

程序代码

另一个示例是，我们将使用与上一个示例相同的规则来绘制两条线而不是三条线。在此程序中，我们使用 `plot()` 方法在 Python 中绘制多条线。代码如下：

输出

现在我们编译并运行上述程序。运行后，我们将找到如下所示的折线图：

程序代码

在此，我们提供一个程序代码，用于在 Python 中从 NumPy 数组绘制折线图。在此程序中，我们将创建一个 NumPy 数组 X 轴，其值为 1 到 13。我们将使用 `plot()` 方法绘制折线图，并使用标题和 x 轴及 y 轴的标签来更新图形。代码如下：

输出

现在我们编译并运行上述程序。运行后，我们将找到如下所示的折线图：

程序代码

在此，我们提供另一个在 Python 中从 NumPy 数组绘制折线图的程序代码。代码如下：

输出

现在我们编译并运行上述程序。运行后，我们将找到如下所示的折线图：

结论

在本教程中，我们将学习如何在 Python 中从 NumPy 数组绘制折线图。我们提供了五个示例，展示了如何使用 Matplotlib 库中提供的 `plot()` 方法绘制 NumPy 数组的折线图。折线图是一种可视化不同模式和数据集的方法。