在上一期的推送中，舉了一個很簡單的線形圖例子——繪製sin和cos曲線。在這一期，我們將系統地講解線形圖和散點圖的畫法。
同樣地，會在結尾放一個詳細的Python畫圖實戰案例哦，喜歡的小夥伴請收藏、轉發、關注吧！
在所有圖形中，最基本的應該就是線性方程y=f(x)的可視化了。
在Python腳本中繪製線形圖，我們首先需要進行一系列基礎操作——調用程序包、設置繪圖樣式、創建圖形和坐標軸。此外，根據需要設置圖形標籤和圖例，並記住在腳本末尾顯示圖形（plt.show）。
註：小夥伴們也可以直接複製上期推送結尾的案例，這個案例的主要用途是作為今後畫圖的模板。
1. x = np.linspace(0, 12, 121)
2. plt.plot(x, np.sin(x))
其中，plt.plot()函數的括號中有兩項，第一項是線性方程y=f(x)中的「x」，第二項是f(x)的方程，這個方程的代碼寫法通常與程序包Numpy有關。
在方程比較複雜、或方程比較長的情況下，也可以用定義f(x)的方法，如下：
1. x = np.linspace(0, 12, 121)
2. y = np.sin(x)
3. plt.plot(x, y)
兩種代碼繪製線形圖的結果相同：
簡單介紹完如何使用plt.plot()函數，我們再來講一下如何定義x，這與plt.plot()的原理有關。plt.plot()的原理類似於微元法，是繪製一系列該方程曲線上的點，再用圓滑的曲線將這些點連接。
其中，函數np.linspace()是等差數列函數，np.linspace(a,b,c)的含義是在[a,b]區間上，取均勻地取間隔相等的c個點。因此在上一個例子中，[0,12]是圖片中x的定義域，x每增長1，曲線上就增加10個點。c值應選取合適的值，過小的c值會使線形圖變成折線，過大的c會增大系統運算量。下圖為不同c值的繪圖效果。
可以通過在plt.plot()函數中設置參數來改變線條的顏色與風格。要修改顏色，也可以用color參數，它支持各種顏色的字符串。顏色的不同表示方法如下所示：
1. # 設置線條的顏色與風格
2. # 標準顏色名稱
3. plt.plot(x, np.sin(x - 0), color = 'blue')
4. # 縮寫顏色代碼（rgbcmyk）
5. plt.plot(x, np.sin(x - 1), color = 'g')
6. # 範圍在0-1的灰度值
7. plt.plot(x, np.sin(x - 2), color = '0.75')
8. # 十六進位（RRGGBB,00-FF）
9. plt.plot(x, np.sin(x - 3), color = '#FFDD44')
10.# GRB元組，範圍在0-1
11.plt.plot(x, np.sin(x - 4), color = (1.0, 0.2, 0.3))
12.# HTML顏色名稱
13.plt.plot(x, np.sin(x - 5), color = 'chartreuse')
如果不指定顏色，Matplotlib就會為多條線自動循環使用一組默認的顏色。
與顏色的調整類似，也可以用linestyle調整線條的風格。
1. # 設置線條的風格
2. plt.plot(x, x + 0, linestyle = '-') # 實線
3. plt.plot(x, x + 1, linestyle = '--') # 虛線
4. plt.plot(x, x + 2, linestyle = '-.') # 點劃線
5. plt.plot(x, x + 3, linestyle = ':') # 實點線
可以用一種更簡潔的方式，將color與linestyle編碼組合起來，作為plt.plot()函數中的一個非關鍵字參數使用。
1. # 設置線條的顏色與風格
2. plt.plot(x, x + 0, '-g') # 綠色實線
3. plt.plot(x, x + 1, '--c') # 青色虛線
4. plt.plot(x, x + 2, '-.k') # 黑色點劃線
5. plt.plot(x, x + 3, ':r') # 紅色實點線
經過上述繪製線形圖的講解，相信聰明的小夥伴已經掌握畫線形圖的基本技巧了。所以今天的案例難度升級，實用性也更為強大。
案例包含了很多新的知識點：
調整線條的寬度。
話不多說，代碼奉上：
1. # 調用包
2. import matplotlib as mpl
3. import matplotlib.pyplot as plt
4. import pandas as pd
5.
6. # 用Pandas讀取csv格式的文件
7. sj = pd.read_csv('BMpl.csv')
8.
9. # 提取文件中的數據
10.x = sj['DATE']
11.BB = sj['B-B']
12.BM = sj['B-M']
13.MB = sj['M-B']
14.
15.# 創建圖像
16.fig = plt.figure()
17.
18.# 繪製累計頻率曲線
19.plt.plot(x,BB,'-k',linewidth = 1)
20.plt.plot(x,BM,'--k',linewidth = 1)
21.plt.plot(x,MB,':k',linewidth = 1)
22.
23.# 設置題目與坐標軸名稱
24.plt.title('cumulative frequency curve chart')
25.plt.ylabel('Cumulative frequency curve')
26.plt.xlabel('Time(min)')
27.
28.# 設置圖例（置於右下方）
29.plt.legend(loc='lower right')
30.
31.# 顯示圖片
32.plt.show()
文件『BMpl.csv』中儲存的數據樣例。（三組累計頻率曲線）
以上就是本期繪製線形圖的全部內容啦！後面的幾期會繼續更新其他常用圖表的畫法，和交通學子常用的畫圖代碼。歡迎有需要的小夥伴關注、收藏、轉發吧~
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