如何用python画出折线统计图

使用Python画折线统计图的方法主要有：使用Matplotlib库、使用Seaborn库、使用Pandas库的绘图功能。在这三个方法中，Matplotlib库是最基础也是最常用的绘图库，它提供了丰富的绘图功能和自定义选项。接下来将详细讲解如何使用这三个方法中的Matplotlib库来绘制折线统计图。

一、Matplotlib库

1、安装与导入Matplotlib库

首先，我们需要确保已经安装了Matplotlib库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

安装完成后，在Python脚本中导入Matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

2、创建基本折线图

我们可以通过以下代码创建一个基本的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
创建折线图
plt.plot(x, y)
添加标题和标签
plt.title('Basic Line Plot')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
显示图表
plt.show()

上述代码首先定义了x和y的数据，然后通过plt.plot()函数创建折线图，并使用plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数添加标题和轴标签，最后使用plt.show()函数显示图表。

3、添加多个数据系列

如果我们需要在同一个图表中显示多个数据系列，可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 7, 11]
y2 = [1, 4, 6, 8, 10]
创建折线图
plt.plot(x, y1, label='Series 1')
plt.plot(x, y2, label='Series 2')
添加标题和标签
plt.title('Multiple Line Plot')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
添加图例
plt.legend()
显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们通过两次调用plt.plot()函数来绘制两个数据系列，并使用label参数为每个系列添加标签，然后使用plt.legend()函数显示图例。

4、自定义折线图样式

我们可以通过多种参数来自定义折线图的样式，例如线条颜色、线条类型、标记样式等：

import matplotlib.pyplot as plt
数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
创建折线图
plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o')
添加标题和标签
plt.title('Customized Line Plot')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们使用color参数设置线条颜色为红色，linestyle参数设置线条类型为虚线，marker参数设置数据点标记为圆圈。

二、Seaborn库

1、安装与导入Seaborn库

首先，我们需要确保已经安装了Seaborn库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install seaborn

安装完成后，在Python脚本中导入Seaborn库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2、创建基本折线图

我们可以通过以下代码创建一个基本的折线图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
创建数据框
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
创建折线图
sns.lineplot(data=data, x='x', y='y')
添加标题和标签
plt.title('Basic Line Plot with Seaborn')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
显示图表
plt.show()

上述代码首先创建一个包含数据的数据框，然后通过sns.lineplot()函数创建折线图，并使用Matplotlib函数添加标题和轴标签，最后显示图表。

3、添加多个数据系列

如果我们需要在同一个图表中显示多个数据系列，可以这样做：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 7, 11]
y2 = [1, 4, 6, 8, 10]
创建数据框
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'x': x, 'y1': y1, 'y2': y2})
创建折线图
sns.lineplot(data=data, x='x', y='y1', label='Series 1')
sns.lineplot(data=data, x='x', y='y2', label='Series 2')
添加标题和标签
plt.title('Multiple Line Plot with Seaborn')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们通过两次调用sns.lineplot()函数来绘制两个数据系列，并使用label参数为每个系列添加标签。

三、Pandas库

1、安装与导入Pandas库

首先，我们需要确保已经安装了Pandas库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

安装完成后，在Python脚本中导入Pandas库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2、创建基本折线图

我们可以通过以下代码创建一个基本的折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
创建数据框
data = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
创建折线图
data.plot(x='x', y='y', kind='line')
添加标题和标签
plt.title('Basic Line Plot with Pandas')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
显示图表
plt.show()

上述代码首先创建一个包含数据的数据框，然后通过data.plot()函数创建折线图，并使用Matplotlib函数添加标题和轴标签，最后显示图表。

3、添加多个数据系列

如果我们需要在同一个图表中显示多个数据系列，可以这样做：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 7, 11]
y2 = [1, 4, 6, 8, 10]
创建数据框
data = pd.DataFrame({'x': x, 'y1': y1, 'y2': y2})
创建折线图
data.plot(x='x', y=['y1', 'y2'], kind='line')
添加标题和标签
plt.title('Multiple Line Plot with Pandas')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
显示图表
plt.show()