折线图的概念

（1）标记：折线
（2）必备的视觉通道：拐点的x,y坐标
（3）常见的视觉通道：色彩、宽度、形态（虚实，箭头等）
（4）适用场景：显示随时间或有序类别而变化的趋势、也可以显示数据点表示某个数据值，或者不显示数据点来表示某个类别的数据趋势等。大量应用于分析数据走势和对比关系上。

1.折线图绘画某城市11点到12点每分钟温度变化，温度范围15–18(单线条)

1. 准备数据 x,y

import random  #导入随机数库

x=range(60)   
y=[random.uniform(15,18) for i in x]  #对应每分钟设置一个温度

2. 导入matplotlib库，绘制折线图

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt  #导入画图库

matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文

#创建画布，设置画布大小以及清晰度
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)

#绘制折线图
plt.plot(x,y)

#修改y轴刻度值，使其显示范围0—40，每隔5度显示一个数值
plt.yticks(range(0,40,5)) 

#修改X轴刻度，让新刻度与原刻度一一对应
x_lable=["11点{}分".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5],x_lable[::5])   

#让画布添加网格显示
plt.grid(linestyle='--',alpha=0.5)

#添加 X,Y轴标签,图像名称
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('温度')
plt.title("11点到12点每分钟温度变化图")

plt.show()

3.结果：

2.多线条绘制两城市11时到12时温度变化（多线条）

1.准备数据 x_1,y_1,x_2,y_2

import random  #导入随机数库

x_1=range(60)   
x_2=range(60)
y_1=[random.uniform(15,18) for i in x]  #对应每分钟设置一个温度
y_2=[random.uniform(5,10) for i in x]

2. 导入matplotlib库，绘制折线图

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt  #导入画图库

matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文

#创建画布，设置画布大小以及清晰度
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)

#绘制折线图
plt.plot(x_1,y_1,color='c',linestyle='--',label='城市一')
plt.plot(x_2,y_2,color='b',label='城市二')

#修改y轴刻度值，使其显示范围0—40，每隔5度显示一个数值
plt.yticks(range(0,40,5)) 

#修改X轴刻度，让新刻度与原刻度一一对应
x_lable=["11点{}分".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5],x_lable[::5])   

#让画布添加网格显示
plt.grid(linestyle='--',alpha=0.5)

#添加 X,Y轴标签,图像名称
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('温度')
plt.title("11点到12点每分钟温度变化图")

#显示图例
plt.legend()

plt.show()

3.结果：

matplotlib各颜色名称如下，输入对应颜色名称可以获得不同颜色线条