Matplotlib 是 Python 中一个非常流行的绘图库，它允许用户创建各种静态、动态、交互式的图表和可视化。plt.plot() 是 Matplotlib 中用于绘制二维数据的基本函数。
下面是一个使用 plt.plot() 的简单数据可视化应用案例：
准备数据：首先，我们需要准备一些数据点来绘制正弦和余弦曲线。
绘制图形：使用 plt.plot() 绘制正弦和余弦曲线。
添加标题和标签：为了使图形更具可读性，我们将添加标题、x轴和y轴标签。
显示图形：使用 plt.show() 显示图形。
python复制代码
import numpy as np | |
import matplotlib.pyplot as plt | |
# 准备数据 | |
x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000) # 生成从0到4π的1000个等间隔点 | |
y_sin = np.sin(x) # 计算这些点的正弦值 | |
y_cos = np.cos(x) # 计算这些点的余弦值 | |
# 绘制图形 | |
plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置图形大小 | |
plt.plot(x, y_sin, label='sin(x)') # 绘制正弦曲线并添加标签 | |
plt.plot(x, y_cos, label='cos(x)') # 绘制余弦曲线并添加标签 | |
# 添加标题和标签 | |
plt.title('Sine and Cosine Curves') # 添加标题 | |
plt.xlabel('x') # 添加x轴标签 | |
plt.ylabel('y') # 添加y轴标签 | |
plt.legend() # 显示图例 | |
# 显示图形 | |
plt.grid(True) # 添加网格线 | |
plt.show() # 显示图形 |
这个案例展示了如何使用 Matplotlib 的 plt.plot() 函数来绘制简单的二维曲线。你可以根据需要调整数据、颜色、样式等参数来创建各种自定义的图表。