介紹

Matplotlib是Python中使用最廣泛的數(shù)據(jù)可視化庫之一。Matplotlib的受歡迎程度大部分來自其自定義選項。您可以調整其對象層次結構中的幾乎任何元素。

在本教程中，我們將研究如何在Matplotlib圖上繪制垂直線，這使我們能夠標記和突出顯示圖的某些區(qū)域，而無需縮放或更改軸范圍。

創(chuàng)建圖

讓我們首先用一些隨機數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個簡單的圖：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

np.random.seed(42)
x = np.random.rand(150)
ax.plot(x)

plt.show()

在這里，我們使用 Numpy 生成了[0，1）范圍內的150個隨機數(shù)據(jù)點。

現(xiàn)在，由于我們已經(jīng)設置了 seed ，因此我們可以根據(jù)需要多次復制此隨機圖像。例如，我們可以在20和100標記上繪制垂直線。

可以通過 PyPlot 的vlines（）或axvline（）函數(shù)這兩種方法來繪制線。當然，您也可以在Axes對象上調用這些方法。

使用 PyPlot.vlines（）在Matplotlib繪圖上繪制垂直線

讓我們從 vlines（） 函數(shù)開始：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

np.random.seed(42)
x = np.random.rand(150)
ax.plot(x)

ax.vlines([20, 100], 0, 1, linestyles='dashed', colors='red')

plt.show()

vlines（）函數(shù)接受一些參數(shù)：“即您想在其上繪制線條的標量或X值的一維數(shù)組。我們提供了[20，100]，標記了兩個點，盡管您可以從0..n點開始。然后，ymin和ymax參數(shù)：這些是線條的高度。我們將它們設置為0到1，因為這也是np.random.rand（）調用的分布。然后，您可以設置接受典型Matplotlib樣式選項的樣式，例如線型或顏色。

運行此代碼的結果如下：

我們在X軸的20和100點處有兩條垂直虛線，用紅色虛線表示。

此函數(shù)允許我們在具體值中設置ymin和ymax，而axvline（）允許我們按百分比選擇高度，或者默認情況下，我們僅使其從底部繪制到頂部。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

np.random.seed(42)
x = np.random.rand(150)
ax.plot(x)

ax.set_ylim(-10, 10)
ax.vlines([20, 100], -2, 2, linestyles='dashed', colors='red')

在這里，我們把這條線設置為比隨機數(shù)據(jù)本身的范圍長，但仍比Axes本身小得多。

使用 PyPlot.axvline（）在Matplotlib繪圖上繪制垂直線

現(xiàn)在，讓我們看一下axvline（）函數(shù)：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

np.random.seed(42)
x = np.random.rand(150)
ax.plot(x)

ax.set_ylim(-10, 10)
ax.axvline(20, color='red')
ax.axvline(100, color='red')

plt.show()

它具有其他功能所沒有的一些限制，例如一次只能繪制在一個點上。如果要繪制多個點（例如20和100），則必須調用函數(shù)兩次。

它實際上并沒有像vlines（）那樣讓我們指定線型，但是默認情況下，它不需要ymin和ymax參數(shù)。如果省略后，它們將只是從軸的頂部到底部：

但是，您可以根據(jù)需要更改高度：這次您將以百分比為單位更改高度。這些百分比考慮了軸的頂部和底部，因此0％將位于底部，而100％將位于頂部。讓我們畫一條從50％到80％的線：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

np.random.seed(42)
x = np.random.rand(150)
ax.plot(x)

ax.set_ylim(-10, 10)
ax.axvline(20, 0.8, 0.5, color='red')
ax.axvline(100, 0.8, 0.5, color='red')

結果如下：

結論

在本教程中，我們介紹了如何用兩種方法在Matplotlib圖上繪制垂直線。

以上就是python 如何在 Matplotlib 中繪制垂直線的詳細內容，更多關于python在 Matplotlib 中繪制垂直線的資料請關注腳本之家其它相關文章！