Python中使用Matplotlib、Seaborn和Plotly进行折线图绘制

前言

数据可视化是揭示数据洞察的关键工具之一。本文聚焦于Python中的三个主要绘图模块——Matplotlib、Seaborn和Plotly，聚焦于折线图快速创建和优化。我们将分为三部分：绘制单图、绘制多图和实际案例。

首先，通过Matplotlib，我们将深入研究折线图的基础知识，从单一图表到多图对比，逐步掌握Matplotlib的核心功能。

其次，借助Seaborn，我们将探索更高级的绘图方式，快速创建专业外观的折线图，并讲解样式美化和统计数据可视化。

最后，我们将介绍Plotly，通过实际案例展示如何创建交互式折线图，提升用户对数据的深入理解。

让我们一同深入学习，掌握这三个模块的精华，为更高效的数据沟通奠定基础。

matplotlib绘制折线图

matplotlib绘制折线图可分为绘制单个图和多个图的情况。

单图示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]            #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False              #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题
import random


# 准备数据x、y
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(30,34) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(15,18) for j in x]

# 创建画布（容器层）
plt.figure()

# 绘制折线图（图像层）
plt.plot(x,y_shanghai,"b-.",label="上海") 			 # "b-."表示color="b",linestyle="-."
plt.plot(x,y_beijing,color="r",label="北京")

# 修改x、y刻度  									 刻度有三个要素：一是起始值，二是末尾值，三是步长
# 准备x的刻度说明，plt.xticks函数第二个参数为刻度说明，要对应第一个参数的数量
x_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]             
plt.xticks(x[::5],x_label[::5],rotation=30)     # 设置x轴刻度标签,rotation参数旋转刻度标签效果
plt.yticks(range(0,40,5))           # 设置y轴刻度-->刻度是轴上的标记

# 添加网格显示
plt.grid(linestyle="--",alpha=0.5)

# 添加描述信息
plt.xlabel("时间变化")    # 设置刻度标签-->轴的标识
plt.ylabel("温度变化")
plt.title("北京、上海11点到12点每分钟的温度变化状况")  # 设置标题

# 显示图例
plt.legend()

# 保存到本地     保存图片步骤应在显示图像之前。
# plt.savefig('D:\pycharmprojects\matplotlibfiles\mat3.jpg')

# 显示图像
plt.show()

多图示例代码

创建多个绘图区利用的是面向对象的思想

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]            #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False              #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题
import random


# 准备数据x、y
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(30,34) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(15,18) for j in x]

# 创建画布（容器层）subplots方法创建子图网格对象
figure, axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(20,8),dpi=80)

# 绘制折线图（图像层）
axes[0].plot(x,y_shanghai,"b-.",label="上海")   # "b-."表示color="b",linestyle="-."
axes[1].plot(x,y_beijing,color="r",label="北京")  # 默认线类型为实线"-"

# 修改x、y刻度   刻度有三个要素：一是起始值，二是末尾值，三是步长
x_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]             # 准备x的刻度说明，plt.xticks函数第二个参数为刻度说明，要对应第一个参数的个数
axes[0].set_xticks(x[::5])                     # 面向对象设置刻度说明需要另外set_xticklabels()函数
axes[0].set_xticklabels(x_label[::5],rotation=30)    # 设置x轴刻度标签,rotation参数旋转刻度标签效果
axes[0].set_yticks(range(0,40,5))        # 设置y轴刻度-->刻度是轴上的标记
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_label[::5],rotation=30)
axes[1].set_yticks(range(0,40,5))

# 添加网格显示
axes[0].grid(linestyle="--",alpha=0.5)
axes[1].grid(linestyle="--",alpha=0.5)

# 添加描述信息
axes[0].set_xlabel("时间变化")    # 设置刻度标签-->轴的标识
axes[0].set_ylabel("温度变化")
axes[0].set_title("上海11点到12点每分钟的温度变化状况")   # 设置标题
axes[1].set_xlabel("时间变化")
axes[1].set_ylabel("温度变化")
axes[1].set_title("北京11点到12点每分钟的温度变化状况")

# 显示图例  单独给它们设置图例，而不能直接axes.legend()设置
axes[0].legend()
axes[1].legend()

# 保存到本地
# plt.savefig('D:\pycharmprojects\matplotlibfiles\mat4.jpg')

# 显示图像
plt.show()

案例

创建两个绘图区，每个绘图区中绘制三条折线。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]            #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False              #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题
plt.style.use('ggplot')                               # 使用R语言风格的样式


# 准备数据  此处省略  知道已经获取到了随时间变化的 主动关节角和主动关节速率 数据即可

# 创建画布（容器层）
figure, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2,figsize=(8,4))

# 创建折线图一  一个图上展示三条折线
axes[0].plot(time_array, theta_der_1, label='theta_der_1', color='blue')    # theta_der der表示求导
axes[0].plot(time_array, theta_der_2, label='theta_der_2', color='green')
axes[0].plot(time_array, theta_der_3, label='theta_der_3', color='red')

# 设置图形标题和轴标签
axes[0].set_title('3个主动关节速率与时间的关系')
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("关节速率")

# 修改x刻度   刻度有三个要素：一是起始值，二是末尾值，三是步长
x_ticks = np.arange(0,5.5,0.5)
axes[0].set_xticks(x_ticks, fontsize=2)  # 面向对象设置刻度说明需要另外set_xticklabels()函数

# 显示图例
axes[0].legend()

# 创建折线图二   一个图上展示三条折线
axes[1].plot(time_array, theta_1, label='theta_1', color='blue')
axes[1].plot(time_array, theta_2, label='theta_2', color='green')
axes[1].plot(time_array, theta_3, label='theta_3', color='red')

# 设置图形标题和轴标签
axes[1].set_title('3个主动关节角与时间的关系')
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("关节角")

# 修改x刻度   刻度有三个要素：一是起始值，二是末尾值，三是步长
x_ticks = np.arange(0,5.5,0.5)
axes[1].set_xticks(x_ticks)     # 面向对象设置刻度说明需要另外set_xticklabels()函数

# 显示图例
axes[0].legend()
axes[1].legend()

# 保存图形
plt.savefig('result.png')

# 显示图形
plt.show()

sns绘制折线图

单图示例代码

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc={"axes.facecolor":"#FFF9ED","figure.facecolor":"#FFF9ED", 'font.sans-serif': ['simhei', 'Arial']})   # 对整个文件配置生效，不单单对一个图形！  设置字体（解决中文乱码）、设置背景颜色（好看）


# 示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 3, 7]

# 使用 Seaborn 绘制折线图
sns.lineplot(x=x, y=y)

# 设置图形标题和轴标签
plt.title('折线图示例')
plt.xlabel('X轴标签')
plt.ylabel('Y轴标签')

# 显示图形
plt.show()

多图示例代码

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc={"axes.facecolor":"#FFF9ED","figure.facecolor":"#FFF9ED", 'font.sans-serif': ['simhei', 'Arial']})   # 对整个文件配置生效，不单单对一个图形！  设置字体（解决中文乱码）、设置背景颜色（好看）

# 示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 5, 3, 7]
y2 = [1, 3, 4, 2, 6]

# 创建一个包含两个子图的图形
figure, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))

# 第一个子图：折线图1
sns.lineplot(x=x, y=y1, ax=axes[0])
axes[0].set_title('折线图1')
axes[0].set_xlabel('子图一X轴标签')
axes[0].set_ylabel('子图一Y轴标签')

# 第二个子图：折线图2
sns.lineplot(x=x, y=y2, ax=axes[1])
axes[1].set_title('折线图2')
axes[1].set_xlabel('子图二X轴标签')
axes[1].set_ylabel('子图二Y轴标签')

# 显示图形
plt.show()

案例

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc={"axes.facecolor":"#FFF9ED","figure.facecolor":"#FFF9ED", 'font.sans-serif': ['simhei', 'Arial']})   # 对整个文件配置生效，不单单对一个图形！  设置字体（解决中文乱码）、设置背景颜色（好看）

# 准备数据 此处省略    知道已经获取到了随时间变化的 主动关节角和主动关节速率 数据即可

# 创建画布（容器层）
figure, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))

# 创建折线图: theta_der
sns.lineplot(x=time_array, y=theta_der_1, label='theta_der_1', ax=axes[0], color='blue')
sns.lineplot(x=time_array, y=theta_der_2, label='theta_der_2', ax=axes[0], color='green')
sns.lineplot(x=time_array, y=theta_der_3, label='theta_der_3', ax=axes[0], color='red')

# 设置图形标题和轴标签
axes[0].set_title('3个主动关节速率与时间的关系')
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("关节速率")

# 修改x刻度
x_ticks = np.arange(0, 5.5, 0.5)
axes[0].set_xticks(x_ticks)

# 显示图例
axes[0].legend()

# 创建折线图: theta
sns.lineplot(x=time_array, y=theta_1, label='theta_1', ax=axes[1], color='blue')
sns.lineplot(x=time_array, y=theta_2, label='theta_2', ax=axes[1], color='green')
sns.lineplot(x=time_array, y=theta_3, label='theta_3', ax=axes[1], color='red')

# 设置图形标题和轴标签
axes[1].set_title('3个主动关节角与时间的关系')
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("关节角")

# 修改x刻度
axes[1].set_xticks(x_ticks)

# 显示图例
axes[1].legend()

# 保存图形
plt.savefig('result.png')

# 显示图形
plt.show()

px绘制折线图

Plotly Express（通常缩写为 px）是 Plotly 的高级接口，用于创建交互式图表。

px绘制图形的数据x、y可以是series或是numpy一维数组再或者列表等等。

单图实例代码

import plotly.express as px

# 示例数据
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [10, 12, 9, 15, 11]

# 创建折线图
fig = px.line(x=x_data, y=y_data)

# 在浏览器中显示
fig.show()

注意：当你使用 Plotly Express 绘制图表时，它会默认在浏览器中显示图形，而不是在终端或Python IDE的图形窗口中显示。

多图实例代码

在plotly中，每个子图的图例是共享的，这意味着我们不能为每个子图单独设置图例位置。所以如果一定要图例分开显示，那么用matplotlib、sns库实现即可。

Plotly Express（px）方法

import plotly.express as px
from plotly.subplots import make_subplots
import numpy as np

# 示例数据
x_data = np.arange(1, 6)
y1_data = np.array([10, 12, 9, 15, 11])
y2_data = np.array([5, 7, 6, 8, 9])

# 创建子图
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=("子图 1", "子图 2"))

# 添加第一个子图
trace1 = px.line(x=x_data, y=y1_data)
fig.add_trace(trace1.data[0], row=1, col=1)

# 添加第二个子图
trace2 = px.line(x=x_data, y=y2_data)
fig.add_trace(trace2.data[0], row=1, col=2)

# 更新图表布局
fig.update_layout(
    title="两个坐标系示例（px方法）",
    xaxis=dict(title="X轴标签"),
    yaxis=dict(title="Y轴标签"),
    xaxis2=dict(title="X轴标签"),
    yaxis2=dict(title="Y轴标签"),
)

# 显示图形
fig.show()

Plotly Graph Objects（go）方法

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import numpy as np

# 示例数据
x_data = np.arange(1, 6)
y1_data = np.array([10, 12, 9, 15, 11])
y2_data = np.array([5, 7, 6, 8, 9])

# 创建子图
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=("子图 1", "子图 2"))

# 添加第一个子图
trace1 = go.Scatter(x=x_data, y=y1_data, mode='lines', name="线条1")
fig.add_trace(trace1, row=1, col=1)

# 添加第二个子图
trace2 = go.Scatter(x=x_data, y=y2_data, mode='lines', name="线条2")
fig.add_trace(trace2, row=1, col=2)

# 更新图表布局
fig.update_layout(
    title="两个坐标系示例（go方法）",
    xaxis=dict(title="X轴标签"),
    yaxis=dict(title="Y轴标签"),
    xaxis2=dict(title="X轴标签"),
    yaxis2=dict(title="Y轴标签"),
)

# 显示图形
fig.show()

上面两种方法都可以绘制多图，对于它们的异同点见下方阐述：

异同点：

• 相同点：
  • 两者都使用了 make_subplots 来创建包含两个子图的图形。
  • 都使用了 update_layout 来设置整体图表的布局。
• 不同点：
  • Plotly Express 的方法使用了 px.line 来创建折线图，并通过 trace1.data[0] 获取相应的 trace 对象。同样，对于 Plotly Express 的第二个子图也是类似的做法。
  • Plotly Graph Objects 的方法使用了 go.Scatter 来创建折线图，通过 trace1 获取相应的 trace 对象。同样，对于第二个子图也是类似的做法。

在实际选择时，可以根据个人的喜好和需要来选择使用 Plotly Express 还是 Plotly Graph Objects。Plotly Express 提供了更简洁的高级接口，而 Plotly Graph Objects 具有更灵活的底层控制。

案例

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import numpy as np


# 准备数据 此处省略      知道已经获取到了随时间变化的 主动关节角和主动关节速率 数据即可

# 创建子图
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=("3个主动关节速率与时间的关系", "3个主动关节角与时间的关系"))  # subplot_titles这是单个子图的标题

# 添加第一个子图
trace1_1 = go.Scatter(x=time_array, y=theta_der_1, mode='lines', name="theta_der_1")
trace1_2 = go.Scatter(x=time_array, y=theta_der_2, mode='lines', name="theta_der_2")
trace1_3 = go.Scatter(x=time_array, y=theta_der_3, mode='lines', name="theta_der_3")
fig.add_trace(trace1_1, row=1, col=1)
fig.add_trace(trace1_2, row=1, col=1)
fig.add_trace(trace1_3, row=1, col=1)

# 添加第二个子图
trace2_1 = go.Scatter(x=time_array, y=theta_1, mode='lines', name="theta_1")
trace2_2 = go.Scatter(x=time_array, y=theta_2, mode='lines', name="theta_2")
trace2_3 = go.Scatter(x=time_array, y=theta_3, mode='lines', name="theta_3")
fig.add_trace(trace2_1, row=1, col=2)
fig.add_trace(trace2_2, row=1, col=2)
fig.add_trace(trace2_3, row=1, col=2)



# 更新图表布局
fig.update_layout(
    title="可视化",   # 这是整个图幅的标题
    title_x=0.5,  # 设置标题的水平位置为中央
    width=1000,  # 设置图幅宽度
    height=600,  # 设置图幅高度
    xaxis=dict(title="时间"),
    yaxis=dict(title="关节速率"),
    xaxis2=dict(title="时间"),
    yaxis2=dict(title="关节角"),
)

# 设置横坐标刻度值
fig.update_xaxes(tickvals=np.arange(0,5.5,0.5), row=1, col=1)
fig.update_xaxes(tickvals=np.arange(0,5.5,0.5), row=1, col=2)

fig.show()

折线图是数据可视化的经典之作，而在Python的世界里，Matplotlib、Seaborn和Plotly则是打造精美折线图的得力助手。通过本文，我们深入了解了这三个强大的绘图库，学会了如何借助它们的功能和灵活性，创造出生动、直观的数据表达形式。

然而，这只是数据可视化的冰山一角。在未来的篇章中，我们将探索更多精彩、实用的内容，包括散点图、直方图、饼图等多种图表类型，以及它们的应用场景和定制技巧。这将进一步丰富我们在数据探索和呈现过程中的工具箱，让我们能够更全面地理解数据的内在规律和趋势。

感谢您的阅读，希望这篇关于折线图的文章为您提供了有益的信息，并引发了您对数据可视化更深层次的兴趣。期待在未来的篇章中，与您一同探索更多精彩的数据可视化世界。敬请期待！