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在工作中，常常会用折线图，来可视化表格数字，来看数据随（时间）的变化趋势。

在python中，调用matplotlib库，也可以画出折线图，下面来看看，实现的步骤：

1、导入模块

import pandas as pd

2、读取数据

import pandas as pd
df2=pd.read_excel(“加班表 W48.xls”)
df2

观察上表中的数据，是各部门每周的加班时数的汇总表

3、简单画图

导入模块

import matplotlib.pyplot as plt

设置画布

fig = plt.figure()

绘图

plt.plot(df2.周次,df2.生技部)
plt.plot(df2.周次,df2.质量部)
plt.plot(df2.周次,df2.制造部)
plt.plot(df2.周次,df2.资材部)

标题
plt.title(“overtime trends”,fontsize=12)

展示图形
plt.show()

代码解释：

plt.plot(df2.周次,df2.生技部)：

df2.周次，x轴的取值，df2.生技部，y轴的取值

plt.title(“overtime trends”,fontsize=12)：

overtime trends，标题名称，fontsize，字号

4、对折线进行设置：图例，线型，线条颜色，标点的样式，数据标签

导入模块

import matplotlib.pyplot as plt

设置画布

fig = plt.figure()

绘图

plt.plot(df2.周次,df2.生技部,’b.-‘,label=’PE’)
plt.plot(df2.周次,df2.质量部,’r.-‘,label=”QC”)
plt.plot(df2.周次,df2.制造部,’y.-‘,label=”MFG”)
plt.plot(df2.周次,df2.资材部,’g.-‘,label=”PMC”)

标题
plt.title(“overtime trends”,fontsize=12)

图例
plt.legend()

对每个数据点加标注

for a,b in zip(df2.周次, df2.生技部):
plt.text(a,b,b,ha=’right’,va=’bottom’,fontsize=10)

for a,b in zip(df2.周次, df2.质量部):
plt.text(a,b,b,ha=’right’,va=’bottom’,fontsize=10)

for a,b in zip(df2.周次, df2.制造部):
plt.text(a,b,b,ha=’right’,va=’bottom’,fontsize=10)

for a,b in zip(df2.周次, df2.资材部):
plt.text(a,b,b,ha=’left’,va=’bottom’,fontsize=10)

展示图形
plt.show()

代码解释：

plt.plot(df2.周次,df2.生技部,’b.-‘,label=’PE’)：

df2.周次，x轴的取值，df2.生技部，y轴的取值，’b’:线条颜色，’-‘：线型，’.’:标记点样式，label=’PE’：图例

for a,b in zip(df2.周次, df2.生技部):

plt.text(a,b,b,ha=’right’,va=’bottom’,fontsize=10)

for a,b in zip(df2.周次, df2.生技部):
plt.text(a,b,b,ha=’right’,va=’bottom’,fontsize=10)

a,b：文本（标签）所在的位置

b：用于显示的文本

ha：水平对齐方式（可选：’center’, ‘right’, ‘left’）

va:垂直对齐方式（可选：’center’, ‘top’, ‘bottom’, ‘baseline’, ‘center_baseline’）

常用color参数：

序号	字母	颜色	中文
1	b	blue	蓝
2	c	cyan	青
3	g	green	绿
4	k	black	黑（首字母b，被blue占用，用尾字母k代表黑色）
5	m	magenta	玫红
6	w	white	白
7	y	yellow	黄

英文单词记不住的，直接用搜狗搜索。

常用linestyle参数

序号	图示	线体
1	-	直线
2	—	短线
3	-.	短点相间线
4	:	虚点线

不同颜色和线体参数，可以在代码里面替换，看看效果。

常用marker参数

序号	marker	symbol	description
1	"."	m00	point
2	"o"	m02	circle
3	"8"	m11	octagon
4	"s"	m12	square
5	"P"	m23	plus (filled)
6	"*"	m14	star
7	"+"	m17	plus
8	"x"	m18	x

5、对坐标轴进行设置：x,y坐标轴标签，范围

导入模块

import matplotlib.pyplot as plt

设置画布

fig = plt.figure()

绘图

plt.plot(df2.周次,df2.生技部,’b.-‘,label=’PE’)
plt.plot(df2.周次,df2.质量部,’r.-‘,label=”QC”)
plt.plot(df2.周次,df2.制造部,’y.-‘,label=”MFG”)
plt.plot(df2.周次,df2.资材部,’g.-‘,label=”PMC”)

标题
plt.title(“overtime trends”,fontsize=12)

图例
plt.legend()

对每个数据点加标注

for a,b in zip(df2.周次, df2.生技部):
plt.text(a,b,b,ha=’right’,va=’bottom’,fontsize=10)

for a,b in zip(df2.周次, df2.质量部):
plt.text(a,b,b,ha=’right’,va=’bottom’,fontsize=10)

for a,b in zip(df2.周次, df2.制造部):
plt.text(a,b,b,ha=’right’,va=’bottom’,fontsize=10)

for a,b in zip(df2.周次, df2.资材部):
plt.text(a,b,b,ha=’left’,va=’bottom’,fontsize=10)

设置y轴的范围
plt.ylim(0,200)

x轴y轴标签
plt.xlabel(‘hour’,fontsize=12)
plt.ylabel(‘week’,fontsize=12)

展示图形
plt.show()

代码解释：

plt.ylim(0,200)：y轴的范围是 0~200

plt.xlabel(‘hour’,fontsize=12)：x轴标签，hour，字号，12

6、总结

用matplotlib画折线图，主要分成4个步骤

(1)、导入包和原始数据

(2)、简单画图

(3)、设置折线样式

(4)、设置坐标轴

是不是蛮简单的，有其他更便捷的方法，欢迎反馈给我啊~~

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