📊 阅读时长：16分钟 | 关键词：Matplotlib、plt.plot、figure画布、中文显示、折线图

引言

数据分析的成果最终要"被看见"。Matplotlib 是 Python 最经典的数据可视化库，几乎所有绘图库（Seaborn、Pandas 的 .plot()）底层都在用它。这篇文章从零开始，带你画出第一张图。

一、Matplotlib 是什么？

Matplotlib 是 Python 常用的第三方 2D 绘图库，能画折线图、散点图、条形图、饼图、热力图……几乎所有你能想到的统计图表。

安装：

pip install matplotlib

导入惯例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

二、plt.plot() 绘制折线图

plt.plot() 是最核心的绘图函数。我们先看最快上手的方式：

x = np.linspace(-3, 3, 50)    # 从 -3 到 3 等间距取 50 个点
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

一条正弦曲线就出来了。但默认样式太素了，我们加上颜色、线型、标记：

plt.plot(x, y, 
         color='skyblue',          # 线的颜色
         linestyle='-.',           # 线条样式：点画线
         linewidth=2,              # 线条宽度
         marker='h',               # 数据点标记：竖六边形
         markerfacecolor='gold',   # 标记填充颜色
         markersize=8)             # 标记尺寸
plt.show()

参数完整列表：

参数	说明	示例
x, y	x 轴和 y 轴数据	x=[1,2,3], y=[4,5,6]
color	线的颜色	'red', '#FF0000', 'skyblue'
linestyle	线条样式	'-' 实线, '--' 虚线, '-.' 点画线, ':' 点线
linewidth	线条宽度（数字）	2, 3.5
marker	数据点标记样式	'o' 圆, '^' 三角, 's' 方形, '*' 星形
markerfacecolor	标记填充颜色	'gold'
markersize	标记尺寸	8
label	线条标签（配合 legend 使用）	'正弦曲线'

linestyle 样式速查：

写法一	写法二	效果
'-'	'solid'	实线 ───
'--'	'dashed'	虚线 —
'-.'	'dashdot'	点画线 -·-
':'	'dotted'	点线 ···
' '	'None'	不显示线条

常用 marker 标记：

符号	形状	符号	形状
'.'	点	's'	实心方形
'o'	实心圆	'p'	实心五角
'v'	倒三角	'*'	星形
'^'	上三角	'+'	十字
'<' / '>'	左/右三角	'x'	x 形
'h'	竖六边形	'D'	菱形

三、在一张图上画多条线

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x + 2
y2 = x**2
y3 = np.sin(x)

plt.plot(x, y1, color='gold')
plt.plot(x, y2, color='red')
plt.plot(x, y3, color='green')
plt.show()

每调一次 plt.plot() 就在当前画布上叠加一条线。

四、plt.figure() 创建画布

4.1 隐式创建（最简单）

当你第一次执行 plt.plot() 时，Matplotlib 会自动创建一个画布和一个坐标系。不设置画布的情况下，一个画布上只有一个坐标系。

4.2 显式创建（多画布）

# 画布 1：包含两条线
plt.figure()
plt.plot(x, y1, color='gold')
plt.plot(x, y2, color='red')

# 画布 2：包含一条线
plt.figure()
plt.plot(x, y3, color='green')

plt.show()    # 一次性展示所有画布

4.3 figure() 参数详解

plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None)

plt.figure(num=3, figsize=(7, 3), dpi=72, facecolor="red")
plt.plot(x, y)

plt.figure(num="画布二", figsize=(7, 3), dpi=72, facecolor="green")
plt.plot(x, y)
plt.show()

参数	说明	默认值
num	画布编号（数字）或名称（字符串）	按数字顺序递增
figsize	画布宽高，单位英寸	(6.4, 4.8)
dpi	分辨率（每英寸点数）	100
facecolor	背景颜色	白色

💡 num 为数字时是编号，为字符串时是名称。后续可通过编号/名称切换画布。

五、中文和负号显示问题

Matplotlib 默认不支持中文，画出来会是方块乱码。负号也可能显示异常。

解决方案：在代码最前面加两行配置：

import matplotlib.pyplot as plt

# 通过 rc 参数修改字体为黑体，就可以显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 通过 rc 参数修改字符显示，就可以正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 之后正常绘图，中文和负号都能正常显示了

⚠️ 注意：这两行必须放在所有绘图代码之前！

六、实战：画一张带样式的完整折线图

把前面学的组合起来：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 解决中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 准备数据
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = np.sin(x)

# 创建画布，设置尺寸
plt.figure(figsize=(8, 4))

# 画两条线
plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', linewidth=2, label='直线')
plt.plot(x, y2, color='green', linestyle='--', linewidth=2, marker='o', 
         markerfacecolor='red', markersize=6, label='正弦曲线')

plt.show()

小结

序号	知识点	一句话
1	plt.plot()	最核心的绘图函数，color/linestyle/marker 三大参数
2	多条线	多次调用 plot 即可叠加
3	plt.figure()	显式创建画布，控制尺寸和分辨率
4	中文显示	rcParams 两行配置放最前面

下一篇文章，我们深入坐标轴的设置——标签、刻度、边框颜色、图例和文字标注，让你的图从"能看"变成"好看"。

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本文是「Python从入门到数据分析」系列的第 19 篇。关注我，不错过后续更新。