Matplotlib 绘图线

概念与用途

折线用于展示有顺序的数据，尤其适合时间序列和连续自变量。线条的颜色、宽度、样式和透明度可以表达系列身份、置信程度或重点，但不应让样式暗示数据中不存在的连续关系。

核心 API

Axes.plot(x, y, ...) 返回 Line2D 对象列表。常用参数如下：

参数	示例	用途
color	"tab:blue"、"#336699"	线条颜色
linestyle / ls	"-"、"--"、":"、"-."	线型
linewidth / lw	2.0	线宽，单位为 point
alpha	0.7	透明度
label	"actual"	图例文字
drawstyle	"steps-post"	阶梯线绘制方式

ax.axhline()、ax.axvline() 可添加参考线，ax.legend() 根据带 label 的 Artist 创建图例。

可运行示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

month = np.arange(1, 13)
actual = np.array([12, 14, 13, 16, 18, 21, 20, 23, 22, 25, 27, 29])
target = np.linspace(13, 27, 12)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), layout="constrained")
ax.plot(month, actual, color="#2673b8", linewidth=2.2, label="Actual")
ax.plot(month, target, color="#d1495b", linestyle="--", label="Target")
ax.axhline(20, color="0.35", linewidth=1, linestyle=":", label="Baseline")
ax.set(xlabel="Month", ylabel="Units", title="Monthly trend", xticks=month)
ax.legend(ncols=3)
ax.grid(axis="y", alpha=0.2)
fig.savefig("plot-lines.png", dpi=150)
plt.show()

常见错误

• x 和 y 长度不同：plot() 会抛出维度不匹配错误，绘图前检查 len(x) == len(y)。
• 时间数据未排序：折线按输入顺序连接，可能产生来回折返。先按时间排序。
• 缺失值导致断线：NaN 通常会切断线段。应判断这是期望的缺口，还是需要合理插值的数据问题。
• 图例为空：未为线条设置 label，或标签以下划线开头。
• 用折线连接无顺序类别：会暗示类别之间连续，应改用柱形图或点图。

图表设计与工程注意事项

不要用平滑曲线掩盖原始波动，除非明确说明平滑方法。线宽要与输出尺寸匹配，屏幕上清晰不代表缩小后仍清晰。大量时间点绘图前应按展示粒度聚合，既提高性能，也避免超过像素分辨率的伪精度。关键阈值可使用参考线并直接标注，避免读者只靠图例猜测。