jupyter绘制 横坐标显示不全

在 Jupyter Notebook 中使用 Python 的 Matplotlib 库绘制折线统计图，可以通过以下方式实现。以下是详细的说明和代码示例： ### 使用 Matplotlib 绘制折线统计图 Matplotlib 是一个功能强大的绘图库，其子模块 `matplotlib.pyplot` 提供了 MATLAB 风格的接口，用于绘制各种图表，包括折线图。以下是绘制折线统计图的基本方法[^1]： ```python # 导入必要的库 import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] # 横坐标数据 y = [2, 3, 5, 7, 11] # 纵坐标数据 # 创建图形并设置大小 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制折线图 plt.plot(x, y, marker='o') # 绘制折线图，并在数据点上标记圆圈 # 设置标题和坐标轴标签 plt.title('Simple Line Plot') # 设置图表标题 plt.xlabel('X-axis Label') # 设置横坐标标签 plt.ylabel('Y-axis Label') # 设置纵坐标标签 # 显示网格线（可选） plt.grid(True) # 显示图形 plt.show() ``` 上述代码中，`plt.plot()` 是绘制折线图的核心函数[^1]。通过传递 `marker='o'` 参数，可以在每个数据点上添加圆形标记。此外，还可以通过 `plt.rcParams` 设置全局样式，例如解决中文乱码问题[^2]。 ### 解决中文乱码问题 如果需要在图表中显示中文字符，可以使用以下代码设置字体[^2]： ```python plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示为方块的问题 ``` ### 自定义折线图样式 Matplotlib 支持多种自定义选项，例如线条颜色、宽度和样式。以下是一个更复杂的示例[^1]： ```python # 自定义线条样式 plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--', linewidth=2, marker='o', markersize=8) ``` - `color='blue'`：设置线条颜色为蓝色。 - `linestyle='--'`：设置线条样式为虚线。 - `linewidth=2`：设置线条宽度为 2。 - `marker='o'`：设置数据点标记为圆形。 - `markersize=8`：设置标记大小为 8。 ### 完整示例 结合以上内容，以下是一个完整的折线图绘制示例[^1]： ```python # 导入必要的库 import matplotlib.pyplot as plt # 解决中文乱码问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # 创建图形并设置大小 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制折线图 plt.plot(x, y, color='red', linestyle='-', linewidth=2, marker='o', markersize=8) # 设置标题和坐标轴标签 plt.title('折线统计图示例') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('数值') # 显示网格线 plt.grid(True) # 显示图形 plt.show() ```

可以使用`bar`函数的`width`参数来调整柱状图的宽度，例如`plt.bar(x, y, width=0.5)`。其中`width`的值可以根据需要进行调整。另外，如果横坐标是字符串类型，可以使用`plt.xticks`函数来设置横坐标的标签，例如`plt.xticks(x, labels)`，其中`x`是横坐标的位置，`labels`是对应的标签。下面是一个示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = ['A', 'B', 'C', 'D'] y = [10, 20, 30, 40] # 绘制柱状图 plt.bar(x, y, width=0.5) # 设置横坐标标签 plt.xticks(x, ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']) # 显示图形 plt.show() ```