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Python使用matplotlib.pyplot实现绘制折线图的一个实用示例
在这份代码中：
1.你可以使用自己电脑C:\Windows\Fonts下的字体或者其他的·ttf字体文件来设置坐标中字符字体的设定；
2.给了使用plt.plot画折线图时能用到的参数的设定方式；
3.给了平滑折线的实现方法，用到了markevery这一参数；
4.给了ax.legend设置图例的参数详解；
5.给了ax.tick_params用于坐标轴的刻度线及刻度值的一些参数设置详解。
# coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
from scipy import interpolate
font = 'TIMESBD.TTF' #字体文件，可使用自己电脑自带的其他字体文件
myfont = fm.FontProperties(fname=font) #将所给字体文件转化为此处可以使用的格式
#X轴对应值
x = [0, 500, 1000, 2000, 3000, 5000, 7500, 10000] #X轴对应的数值
#Y轴对应值，要保证X和Y轴数值的个数相等
baidu = np.array([8.5, 8.8, 10.7, 8.2, 8.5, 10.6, 8, 7.4]) / 100
_360 = np.array([5.5, 22.4, 19.8, 20.9, 18.2, 16.9, 16.5, 20.9])/100
alipay = np.array([13.2, 24.3, 22.6, 24.1, 27.9, 27.6, 27.1, 30.6])/100
#yy = np.array([8.2, 14.3, 15.6, 22.1, 25.9, 27.6, 28.1, 31.6])/100
#若是想平滑某一折线，可以参考这部分
# xnew =np.arange(0, 10000, 100)
# func = interpolate.interp1d(x, yy, kind='cubic') #quadratic、cubic、slinear
# ynew = func(xnew)
# markevery = []
# for i, j in enumerate(xnew):
# if(j in x):
# markevery.append(i)
plt.figure(facecolor='#FFFFFF', figsize=(8,5)) #将图的外围设为白色
#图的标题 参数（图的标题，字体，字号， 颜色， 位置），注：颜色取值在0到1之间
# plt.title('The influence of the degree of different basic model training on the effect of migration learning',
# fontproperties=myfont, fontsize=22, color=(0.4,0.4,0.4), loc='center')
#画线 参数（X轴数组， Y轴数组， 折点的标记， 线条的类型， 每条线所表示的标签， 线的粗细， 折点标记大小， 折点标记颜色， 标记的边缘线条颜色， 标记边缘线条粗细）
#标记marker可取值：'.‘、 ','、'o'、'v'、'^'、'<'、'>'、'1'、'2'、'3'、'4'、's'、'p'、'*'、'h'、'H'、'+'、'x'、'D'、'd'、'|'、'_'等
color_dict = {
'baidu': '#EE6363',
'360': '#FFC125',
'alipay': '#4F94CD'
} #用于设置线条的备选颜色
cl = color_dict
plt.plot(x, baidu, marker='.', ls='-', label='Baidu', c=cl['baidu'], linewidth=1.0, ms=6, mfc=cl['baidu'], mec=cl['baidu'], mew=3, mfcalt='m')
plt.plot(x, _360, marker='.', ls='-', label='360', c=cl['360'], linewidth=1.0, ms=6, mfc=cl['360'], mec=cl['360'], mew=3)
plt.plot(x, alipay, marker='.', ls='-', label='Alipay', c=cl['alipay'], linewidth=1.0, ms=6, mfc=cl['alipay'], mec=cl['alipay'], mew=3)
#平滑折线的示例
# plt.plot(xnew, ynew, marker='.', markevery=markevery, ls='-', label='yy', c='purple', linewidth=1.0, ms=6, mfc='purple', mec='purple', mew=3)
#设置横纵坐标的刻度范围
plt.xlim((0, 10200)) #x轴的刻度范围被设为a到b
plt.ylim((0, 0.32)) #y轴的刻度范围被设为a'到b'
#设置X轴和Y轴的标签名
plt.xlabel('Number of iterations', fontproperties=myfont, fontsize=18) #(label, 字体, 字体大小)
plt.ylabel('Accuracy', fontproperties=myfont, fontsize=18)
#将X轴的刻度设为epoch对应的值（也就是只显示epoch对应的那几个刻度值）
del x[0] #如果XY轴都是从0开始，可以只保留一个0，另一个删掉
#设置y轴的显示刻度线的几个值
#ytick = np.array([0, 0.05, 0.10, 0.15, 0.20, 0.25, 0.30]) #形式1
ytick = np.arange(start=0, stop=35, step=5) / 100 #[start, stop) 形式2
#若是想用其他字符(串)代替这些点的值，可以用到它,。比如这个，我将Y轴的0.05、0.15、0.25用空字符串"代替
ylabel = [0, '', 0.1, '', 0.2, '', 0.3]
xlabel = []
plt.xticks(x, fontsize=10) #对于X轴，只显示x中各个数对应的刻度值
#plt.yticks(ytick, fontsize=10) #若是不用ylabel，就用这项
plt.yticks(ytick, ylabel, fontsize=10) #根据要求决定是否用这个， 显示的刻度值：ylabel的值代替ytick对应的值
# 不显示坐标轴的值
# plt.xticks(())
# plt.yticks(())
ax = plt.gca() #返回坐标轴
#这些都是可选操作
# ax.spines['right'].set_color('none') #将右边框的颜色设为无
# ax.spines['right'].set_visible(False) #让左边框不可见
# ax.spines['top'].set_color('none') #将上边框设为无色
# ax.spines['left'].set_color('green') #将左边框的颜色设为绿色
# ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #将x轴的刻度值写在下边框的下面
# ax.yaxis.set_ticks_position('left') #将y轴的刻度值写左边框的左面
# ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) #将下边框的位置挪到y轴的0刻度处
# ax.spines['left'].set_position(('data', 50)) #将左边框挪到x轴的50刻度处
ax.tick_params(axis='x', tickdir='in', labelrotation=20) #坐标轴的刻度线及刻度值的一些参数设置，详见文末
ax.tick_params(axis='y', tickdir='in')
#可选部分
axlinewidth = 1.2
axcolor = '#4F4F4F'
ax.spines['bottom'].set_linewidth(axlinewidth); #设置底部坐标轴的粗细
ax.spines['left'].set_linewidth(axlinewidth); #设置左边坐标轴的粗细
ax.spines['right'].set_linewidth(axlinewidth); #设置右边坐标轴的粗细
ax.spines['top'].set_linewidth(axlinewidth); #设置上部坐标轴的粗细
ax.spines['bottom'].set_color(axcolor) #设置坐标轴颜色
ax.spines['left'].set_color(axcolor)
ax.spines['right'].set_color(axcolor)
ax.spines['top'].set_color(axcolor)
#显示图例
'''loc:图例位置，
fontsize：字体大小，
frameon：是否显示图例边框，
ncol：图例的列的数量，一般为1,
title:为图例添加标题
shadow:为图例边框添加阴影,
markerfirst:True表示图例标签在句柄右侧，false反之，
markerscale：图例标记为原图标记中的多少倍大小，
numpoints:表示图例中的句柄上的标记点的个数，一半设为1,
fancybox:是否将图例框的边角设为圆形
framealpha:控制图例框的透明度
borderpad: 图例框内边距
labelspacing: 图例中条目之间的距离
handlelength:图例句柄的长度
bbox_to_anchor: (横向看右，纵向看下),如果要自定义图例位置或者将图例画在坐标外边，用它，比如bbox_to_anchor=(1.4,0.8)，这个一般配合着ax.get_position()，set_position([box.x0, box.y0, box.width*0.8 , box.height])使用
用不到的参数可以直接去掉,有的参数没写进去，用得到的话加进去 , bbox_to_anchor=(1.11,0)
'''
# box = ax.get_position()
# ax.set_position([box.x0, box.y0, box.width*0.8 , box.height]) #若是将图例画在坐标外边，如果放在右边，一般要给width*0.8左右的值，在上边，要给height*0.8左右的值
ax.legend(loc='lower right', fontsize=12, frameon=True, fancybox=True, framealpha=0.2, borderpad=0.3,
ncol=1, markerfirst=True, markerscale=1, numpoints=1, handlelength=3.5) #可以用ax.legend,也可以用plt.legend
#保存图像
#plt.savefig('E:/1.png', dpi=100, bbox_inches='tight') #, dpi=100
#显示图
plt.show()
'''
plt.legend(loc)中的loc取值：
0: ‘best'
1: ‘upper right'
2: ‘upper left'
3: ‘lower left'
4: ‘lower right'
5: ‘right'
6: ‘center left'
7: ‘center right'
8: ‘lower center'
9: ‘upper center'
10: ‘center'
'''
'''
Axes.tick_params(axis='both', **kwargs)
参数:
axis : {‘x’, ‘y’, ‘both’} 选择对哪个轴操作，默认是'both'
reset : bool If True, set all parameters to defaults before processing other keyword arguments. Default is False.
which : {‘major’, ‘minor’, ‘both’} 选择对主or副坐标轴进行操作
direction/tickdir : {‘in’, ‘out’, ‘inout’}刻度线的方向
size/length : float, 刻度线的长度
width : float, 刻度线的宽度
color : 刻度线的颜色
pad : float, 刻度线与刻度值之间的距离
labelsize : float/str, 刻度值字体大小
labelcolor : 刻度值颜色
colors : 同时设置刻度线和刻度值的颜色
zorder : float Tick and label zorder.
bottom, top, left, right : bool, 分别表示上下左右四边，是否显示刻度线，True为显示
labelbottom, labeltop, labelleft, labelright :bool, 分别表示上下左右四边，是否显示刻度值，True为显示
labelrotation : 刻度值逆时针旋转给定的度数，如20
gridOn: bool ,是否添加网格线； grid_alpha:float网格线透明度 ； grid_color: 网格线颜色; grid_linewidth:float网格线宽度； grid_linestyle: 网格线型
tick1On, tick2On : bool分别表表示是否显示axis轴的(左/下、右/上)or(主、副)刻度线
label1On,label2On : bool分别表表示是否显示axis轴的(左/下、右/上)or(主、副)刻度值
ALL param:
['size', 'width', 'color', 'tickdir', 'pad', 'labelsize', 'labelcolor', 'zorder', 'gridOn', 'tick1On', 'tick2On',
'label1On', 'label2On', 'length', 'direction', 'left', 'bottom', 'right', 'top', 'labelleft', 'labelbottom', 'labelright',
'labeltop', 'labelrotation', 'grid_agg_filter', 'grid_alpha', 'grid_animated', 'grid_antialiased', 'grid_clip_box',
'grid_clip_on', 'grid_clip_path', 'grid_color', 'grid_contains', 'grid_dash_capstyle', 'grid_dash_joinstyle', 'grid_dashes',
'grid_drawstyle', 'grid_figure', 'grid_fillstyle', 'grid_gid', 'grid_label', 'grid_linestyle', 'grid_linewidth', 'grid_marker',
'grid_markeredgecolor', 'grid_markeredgewidth', 'grid_markerfacecolor', 'grid_markerfacecoloralt', 'grid_markersize',
'grid_markevery', 'grid_path_effects', 'grid_picker', 'grid_pickradius', 'grid_rasterized', 'grid_sketch_params', 'grid_snap',
'grid_solid_capstyle', 'grid_solid_joinstyle', 'grid_transform', 'grid_url', 'grid_visible', 'grid_xdata', 'grid_ydata',
'grid_zorder', 'grid_aa', 'grid_c', 'grid_ls', 'grid_lw', 'grid_mec', 'grid_mew', 'grid_mfc', 'grid_mfcalt', 'grid_ms']
'''
最终显示的图片
下面这张图中的yy线就是平滑折线的结果（注：在代码中，为了显示效果，需要修改ax.legend()参数中的ncol=2）：
