plt.plot(x_values,y_values,c='green') #用plot函数绘制折线图，线条颜色设置为绿色 plt.title('Squares',fontsize=24) #设置图表标题和标题字号 plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) #设置刻度的字号 plt.xlabel('Numbers',fontsize=14) #设置x轴标签及其字号 plt.ylabel('Squares',fontsize=14) #设置y轴标签及其字号 plt.show() #显示图表

这样制作出的图表如下图所示：

我们希望x轴的刻度是0,1,2,3,4……，y轴的刻度是0,10,20,30……，并且希望两个坐标轴的范围都能再大一点，所以我们需要手动设置。

二、手动设置坐标轴刻度间隔以及刻度范围

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔
x_values=list(range(11))
y_values=[x**2 for x in x_values]
plt.plot(x_values,y_values,c='green')
plt.title('Squares',fontsize=24)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)
plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)
plt.ylabel('Squares',fontsize=14)
x_major_locator=MultipleLocator(1)
#把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里
y_major_locator=MultipleLocator(10)
#把y轴的刻度间隔设置为10，并存在变量里
ax=plt.gca()
#ax为两条坐标轴的实例
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
#把x轴的主刻度设置为1的倍数
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
#把y轴的主刻度设置为10的倍数
plt.xlim(-0.5,11)
#把x轴的刻度范围设置为-0.5到11，因为0.5不满一个刻度间隔，所以数字不会显示出来，但是能看到一点空白
plt.ylim(-5,110)
#把y轴的刻度范围设置为-5到110，同理，-5不会标出来，但是能看到一点空白
plt.show()

绘制的结果如图所示：

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一、用默认设置绘制折线图import matplotlib.pyplot as pltx_values=list(range(11))#x轴的数字是0到10这11个整数y_values=[x**2 for x in x_values]#y轴的数字是x轴数字的平方plt.plot(x_values,y_values,c='green')#用plot函数绘制折线图，线条颜色设置为绿... matplotlib .py plot 是一些命令行风格函数的集合，使 matplotlib 以类似于MATLAB的方式工作。每个py plot 函数对一幅图片(figure)做一些改动：比如创建新图片，在图片创建一个新的作图区域( plot ting area)，在一个作图区域内画直线，给图添加标签(label)等。 matplotlib .py plot 是有状态的，亦即它会保存当前图片和作图区域的状态，新的作图函数会作用在当前图片的状态基础之上。 在开始本文之前，不熟悉的朋友可以先看看这篇文章： Python Matplotlib 库入门指南 本文主要介绍的是关于 Python 利用 matplotlib .pyp lo lst2 = list(range(15,30)) # 在横纵坐标上根据 刻度 添加网格线 plt .grid(axis='x',linestyle='-.',linewidth=1,co lo r='black') plt .grid(axis='y',linesty