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1.线条名称(标签)
label : 给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示/图例(legend)中显示
plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='业绩趋势走向')
2.线条颜色
(1)线条颜色命名方式
有三种表示颜色的方式:
- 用全名 ，如blue
- 16进制 ，如FF00FF
- (r, g, b) 或 (r, g, b, a)，如（1,0,1,1） ，其中 r g b a 取均为[0, 1]之间，[0, 1]之间的浮点数的字符串形式，表示灰度值。0表示黑色，1表示白色
(2)颜色名称或简写
plot方法的关键字参数color(或c)用来设置线的颜色。
如 plt.plot(x, y1, color='blue') 或 plt.plot(x, y1, c='blue')
常用取值为:b: blue g: green r: red c: cyanm: magenta y: yellow k: black w: white
详细颜色参数： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html
3.线条形状
plot方法的关键字参数linestyle(或ls)用来设置线的样式。
如plt.plot(x, y1, linestyle=':') 或 plt.plot(x, y1, ls=':')
可取值为：
- 实线(solid)
-- 短线(dashed)
-. 短点相间线(dashdot)
： 虚点线(dotted)
'', ' ', None
4.线条大小
设置plot方法的关键字参数linewidth(或lw)可以改变线的粗细，其值为浮点数。
如例：plt.plot(x, y1, c='r', ls='--', lw=3)
5.折点样式
(1)marker -- 折点形状
(2)markeredgecolor 或 mec -- 折点外边颜色
(3)markeredgewidth 或 mew -- 折点线宽
(4)markerfacecolor 或 mfc --折点实心颜色
(5)markerfacecoloralt 或 mfcalt
(6)markersize 或 ms --折点大小
折点形状选择:
================ ===============================
character description
================ ===============================
``'-'`` solid line style
``'--'`` dashed line style
``'-.'`` dash-dot line style
``':'`` dotted line style
``'.'`` point marker
``','`` pixel marker
``'o'`` circle marker
``'v'`` triangle_down marker
``'^'`` triangle_up marker
``'<'`` triangle_left marker
``'>'`` triangle_right marker
``'1'`` tri_down marker
``'2'`` tri_up marker
``'3'`` tri_left marker
``'4'`` tri_right marker
``'s'`` square marker
``'p'`` pentagon marker
``'*'`` star marker
``'h'`` hexagon1 marker
``'H'`` hexagon2 marker
``' '`` plus marker
``'x'`` x marker
``'D'`` diamond marker
``'d'`` thin_diamond marker
``'|'`` vline marker
``'_'`` hline marker
================ ===============================
语法如以下例:
plt.plot(x, y1, marker='o', mec='r', mfc='w')
plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10)
6.alpha线条透明度
alpha的值在[0,1]之间
import matplotlib.pyplot as plt
y1=[12,3,6,7,23,19,16]
y2=[14,9,12,17,13,11,15]
x=[1,2,3,4,5,6,7]
plt.plot(x,y1,ls='--',lw=4,c='b',alpha=0.5,label='total')
plt.plot(x,y2,ls='-.',lw=4,c='g',alpha=0.8,label='quantity')
plt.legend()
plt.show()
